Mobilizing the Will to Intervene
Notice bibliographique
Résumé
Despite the handwringing and promises of "never again," the grim recurrences of genocide and crimes against humanity around the world have made it emphatically clear that the international community has been largely ineffective in stopping mass atrocity crimes. Drawing on candid interviews with eighty key figures involved in American and Canadian responses to the Rwandan genocide of 1994 and the Kosovo crisis of 1999, Mobilizing the Will to Intervene explains why and provides a roadmap for change. Since appeals to the "moral law" carry little weight in the political calculations of modern states, the authors argue that civil society must persuade governments that the prevention of mass atrocities around the world is in every country's national interest. In a globalized world, violence, disease, and instability triggered by mass atrocities in one place affect the security, health, and prosperity of all other regions. No nation is an island. Impassioned, insightful, and determined, Mobilizing the Will to Intervene is a direct appeal to American and Canadian politicians, NGOs, journalists, and the public to participate effectively in the prevention of mass atrocities by pressuring their leaders to act. With simple, practical recommendations, this book shows how civil society can participate in preventing future mass atrocities and help repair a ruined system of international aid.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,015 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,005 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».