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Enregistrement W4313445350 · doi:10.1007/978-94-6265-559-1_5

Wars with and for Humanity

2023· book-chapter· en· W4313445350 sur OpenAlexaff
Craig Jones, Nisha Shah

Notice bibliographique

RevueYearbook of international humanitarian law · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Peace and Security Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanityPolitical scienceLawLaw and economicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The U.S. takes great pride in conducting war ‘humanely’, but is humane warfare an achievement to celebrate or a cynical contortion of incommensurable principals? This chapter reviews Samuel Moyn’s Humane: How the United States Abandoned Peace and Reinvented War and advances its own arguments in relation to the concept of humanity. Moyn presents a compelling account of the costs associated with humanising warfare, not least by connecting it with the demise of peace and anti-war politics. But we suggest that the scope of humanity in war is broader and more complicated than Moyn suggests. Our argument rests on two developments in humane war that Moyn dismisses or overlooks. First is the development of rules on the regulation of hostilities in the nineteenth and twentieth centuries, which we argue constitute and calibrate military force in broadly legitimate and ethical terms that prefigure the post-Vietnam War era of humanisation that animates Moyn’s analysis. Second is the turn toward humanitarian wars that emerged in the late twentieth century, and which we argue is an important transformation where ‘humanity’ becomes not only the means but also the justificatory ends of war. The chapter begins with an overview and contextualisation of Moyn’s argument before discussing these respective developments and their implications for Moyn’s analysis. Where Moyn retains an optimism that more humanity could do some good to recover peace, we conclude that once brought into the realm of war, it is humanity that needs to be questioned, perhaps even abandoned.

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)0,000
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: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,701
Score d'incertitude au seuil0,958

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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