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Enregistrement W4293098036 · doi:10.4324/9781315166483

African Border Disorders

2017· book· en· W4293098036 sur OpenAlexfundno aff
Olivier Walther, William F. S. Miles

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of SussexNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean CommissionRoyal SocietyRoyal Society of CanadaWenner-Gren FoundationU.S. Department of DefenseNational Science Foundation
Mots-clésPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the end of the Cold War, the monopoly of legitimate organized force of many African states has been eroded by a mix of rebel groups, violent extremist organizations, and self-defence militias created in response to the rise in organized violence on the continent. African Border Disorders explores the complex relationships that bind states, transnational rebels and extremist organizations, and borders on the African continent. Combining cutting edge network science with geographical analysis, the first part of the book highlights how the fluid alliances and conflicts between rebels, violent extremist organizations and states shape in large measure regional patterns of violence in Africa. The second part of the book examines the spread of Islamist violence around Lake Chad through the lens of the violent Nigerian Islamist group Boko Haram, which has evolved from a nationally-oriented militia group, to an internationally networked organization. The third part of the book explores how violent extremist organizations conceptualize state boundaries and territory and, reciprocally, how do the civil society and the state respond to the rise of transnational organizations.The book will be essential reading for all students and specialists of African politics and security studies, particularly those specializing on fragile states, sovereignty, new wars, and borders as well as governments and international organizations involved in conflict prevention and early intervention in the region.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0680,010

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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