Untangling Sudan’s Discord: Decrypting the Intricate Threads of Turmoil
Notice bibliographique
Résumé
The conflict in Sudan between its military forces and a rival paramilitary group, exacerbated by allied militias, has escalated into a dire humanitarian crisis, reminiscent of past civil wars where hundreds of thousands perished. This ongoing struggle, marked by thousands of casualties and millions displaced, centers on a power struggle between the Sudanese Armed Forces (SAF) and the Rapid Support Forces (RSF), with global powers seeking to influence the outcome. Despite initial hopes for democracy following the ousting of former dictator Omar al-Bashir in 2019, political turmoil ensued, culminating in a failed transitional government and the assumption of power by General Abdel Fattah al-Burhan. Despite agreements aimed at civilian-led transition, missed deadlines and the contentious integration of the RSF into the national armed forces perpetuate the conflict. Amidst this turmoil, international sanctions target entities funding the conflict, such as Alkhaleej Bank, Al-Fakher Advanced Works, and Zadna International, among others, reflecting broader efforts to disrupt funding sources and facilitate a democratic transition. In this context, this research delves into the underlying factors driving the conflict in Sudan. Received: 05-19-2024 Revised: 05-27-2024
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».