Exploring Communities of Practice from an Informality Perspective: Insights from the AU, ECOWAS, and UN in West African Mediation Theaters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The article explores how and why communities of practice (CoPs) of international organizations (IOs) work together effectively despite the rigid formal bureaucratic and institutional borders they inhabit. The manuscript explains how four informal mechanisms combined to enable CoPs embedded in the African Union (AU), the Economic Community of West African States (ECOWAS), and the United Nations (UN) Organization to resolve political crises in Burkina Faso, Gambia, Ghana, Guinea, Mali, and Togo between 2016 and 2022. The informal mechanisms allowed CoPs to overcome their institutional limitations, cross rigid organizational borders, and work together to resolve different political crises in the six countries. Some of the informal mechanisms were cultivated by CoPs, while others emerged organically from activities and interactions of these like-minded professionals. The informal instruments that were developed and used to resolve the crises provide a telling illustration of how CoPs create global governance norms, practices, processes, rules, and structures from below. The enabling role that informality played in the six conflict theaters suggests that paying close attention to the informal dimensions of CoPs has enormous analytical benefits.
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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 | 0,011 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,043 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».