Notice bibliographique
Résumé
This chapter assesses how the United Nations, in cooperation with the African Union, formed one of the largest and most expensive peacekeeping operations ever deployed to stop the bloodshed in Darfur. The operation took the name United Nations–African Union Mission in Darfur (UNAMID). The United States initiated and orchestrated the most important political aspects that made the deployment of UNAMID possible. At the United Nations, the United States was intimately involved in the drafting and negotiation of UN resolutions pertaining to the Darfur issue and prodded various UN Security Council members to support the respective resolutions. Once UNAMID was approved by the UN Security Council, the United States was deeply involved in recruiting UNAMID participants. Some countries—such as Egypt, China, Canada, and Ethiopia—had a political stake in the Darfur conflict and thus volunteered forces to deploy to Darfur. Nevertheless, the large majority of countries did not join UNAMID on their own initiative. Rather, they were wooed into the coalition by the United States. U.S. officials thereby followed specific practices to recruit these troops. Many of these practices exploited diplomatic embeddedness: U.S. officials used preexisting ties to ascertain the deployment preferences of potential recruits and constructed issue linkages and side payments. The United States was assisted in the UNAMID coalition-building process by UN staff, most notably from the UN Department of Peacekeeping Operations (UNDPKO).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».