MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4240339285 · doi:10.22215/rera.v3i2.155

Aid Suspensions as Coercive Tools? The European Union’s Experience in the AfricanCaribbean-Pacific (ACP) Context

2007· article· en· W4240339285 sur OpenAlexvenueno aff
Clara Portela

Notice bibliographique

RevueReview of European and Russian Affairs · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Development and Aid
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSanctionsExplanatory powerContext (archaeology)Human rightsEuropean unionDemocracyPolitical sciencePoliticsPower (physics)Public relationsInternational tradeBusinessLawGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the signing of the Cotonou Agreement in 2000, the European Union (EU) has suspended development aid towards a number of African Caribbean and Pacific (ACP) countries in response to breaches of Human Rights and democratic principles by activating the so-called Human Rights clause (article 96). The present article analyses the use by the EU of aid suspensions as political tools and their efficacy in achieving the desired policy goals, in an attempt to identify and explain the determinants leading to the success of these measures. The investigation finds that the use of development aid suspensions is frequently effective. Classical sanctions theory appears to account largely for their success, given that most targets display a significant degree of dependence on the EU as a donor or a trading partner. However, and without refuting the explanatory power of that approach, a closer look at this practice unveils a number of factors that contribute to facilitate success. One of them is the selective use of the tool: suspensions are applied predominantly in cases of interruptions of the democratic process, while they are rarely used in situations of violent conflict. The specificities of the consultations mechanism, and especially the attitude of ACP neighbouring countries- often openly supportive-, largely determine the final outcome.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,303

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueReview of European and Russian AffairsMême sujetInternational Development and AidTravaux en français237 207