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Enregistrement W4380077191 · doi:10.1163/19426720-02902004

Crucial Technologies for the Protection of Civilians by UN Peace Operations

2023· article· en· W4380077191 sur OpenAlexaff
A. Walter Dorn

Notice bibliographique

RevueGlobal Governance A Review of Multilateralism and International Organizations · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePeacebuilding and International Security
Établissements canadiensCanadian Forces College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeacekeepingDemocracyComputer securityInternational lawLawPolitical scienceSymbol (formal)Emerging technologiesComputer sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To protect people under attack, what kinds of tools do peacekeepers need? The United Nations is gradually gaining valuable experience with sophisticated technologies for protection of civilians ( POC ). However, most remain underused and underevaluated, especially attack helicopters, night vision devices, and nonlethal weapons. This article presents case studies of these three crucial tools to examine their utility and to identify their shortcomings. Attack helicopters are demonstrated as a powerful through ironic symbol and an important means of robust peacekeeping in Central African Republic. Night vision devices proved essential for POC in protecting Haitians from gangs in 2007. Nonlethal weapons, like those developed on the spur of the moment in the Democratic Republic of Congo, helped the UN deal with civilian threats without recourse to lethal force. All these proven technologies have helped peace operations save lives and thus need detailed study to gain lessons. Some novel but untested technologies are also introduced, including laser signaling and digital simulation.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,729
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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