MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4249684229 · doi:10.24124/2000/bpgub1199

Canada and peacebuilding: human security in practice?

2000· dissertation· en· W4249684229 sur OpenAlexaffabout
Adam Aaron Weichel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Conflict Studies
Établissements canadiensVancouver Island University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman securityPeacebuildingPolitical scienceCold warSecurity studiesPublic administrationReputationInternational securityPoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada has embarked on a new approach to security in the post-Cold War era. Through its Minister for Foreign Affairs, Lloyd Axworthy, Canada has championed the concept of human security. This paper analyses Canada's successes and failures with regard to each of the seven components of human security. The opening chapter of this paper analyses human security from the Canadian perspective. The chapter outlines the traditional definition of security that Canada followed during the Cold War and the redefinition that occurred in the post-Cold War era. The chapter then describes how the theory of human security is being put into practice by Canada through peacebuilding initiatives. The second chapter provides a checklist of the seven components that make up human security and Canada's efforts in relation to each component. The seven components of human security that are analysed are economic, food, health, environmental, personal, community, and political. Canada has made positive progress on some of the components of human security. However, for the most part Canada's human security efforts suffer from a severe lack of funding. Canada does not contribute nearly as many financial resources as other like-minded nations and is in serious danger of losing its good international reputation if it continues to shrink its commitments financially.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,846
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,008
Études des sciences et des technologies0,0350,044
Communication savante0,0180,007
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,422 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetHealth and Conflict StudiesTravaux en français237 207