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Enregistrement W4383313665 · doi:10.3389/fhumd.2023.1172954

The use and abuse of forced migration and displacement as a weapon of war

2023· article· en· W4383313665 sur OpenAlexaff
James C. Simeon

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Human Dynamics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Peace and Security Dynamics
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForced migrationGenocidePolitical scienceRefugeeState (computer science)PoliticsDisplaced personAuthoritarianismPolitical economySpanish Civil WarLawCriminologySociologyDemocracy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is undeniable that forced migration and displacement is a “weapon of war.” To understand the ever-escalating refugee crisis in the world today and how it might be addressed, it is necessary to examine its “root cause(s).” Organized political violence in the form of either war or protracted armed conflict or oppressive dictatorial authoritarianism or totalitarianism are the prime drivers of forced migration and displacement in the world today. The most recent statistics on the world's forcibly displaced demonstrates their direct correlation to war and protracted armed conflict. The vast bulk of the world's forcibly displaced come from war torn countries. What is too often ignored in the academic literature on refugees and forced migration is that civilian non-combatants are often used as “weapons of war.” Mary Kaldor's “new wars” thesis is premised on the notion that wars and protracted armed conflicts defy solution because it is in the interest of the opposing combatants to continue the fighting, consequently, wars are characterized as “endless.” This has obvious implications for the continuous increase in the number of forced migrants in the world today. And, further, the “new wars” thesis postulates that civilian non-combatants are deliberately targeted during protracted armed conflicts or wars. Kelly Greenhill has presented evidence that “coercive engineered migration” is utilized to a State's advantage over another State. The weaponization of civilian non-combatants is a trigger for mass forced migration. Three recent cases dealing with genocide are offered as illustrations: Bosnia; Rwanda; and the Syria Civil War, with the Sieges at Homs and Aleppo. The article concludes with the consideration of the “endless cycle of war” that includes forced migration, smuggling, human trafficking, and other international crimes such as dealing in drugs and arms. All these elements are inter-connected and feed off each other and to be able to break this “endless cycle of war,” there must be a concerted and simultaneous effort to address all these things together. Only by doing so can we ever hope to achieve a “sustainable peace” and thereby end the use and abuse of forced migration and displacement as a “weapon of war.”

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,727
Score d'incertitude au seuil0,949

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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