Notice bibliographique
Résumé
Abstract Impartiality is a central norm in United Nations peace operations, a guiding principle that has helped legitimize multilateral intervention in dozens of armed conflicts around the world. In practice, it has long been associated with passive monitoring of cease-fires and peace agreements. In the twenty-first century, however, its meaning has been stretched to permit a range of forceful, intrusive, and ideologically prescriptive practices, all in the name of building durable peace. How did this happen? Intrusive Impartiality draws on original interview and archival data to explain how new ways of practicing impartiality emerge, spread, and become institutionalized in UN peace operations. It shows that new ways of practicing impartiality are products of contestation, learning, and the interplay between top-down pressures and bottom-up drivers of change in UN peace operations. These findings challenge top-down theories of change in international organizations by foregrounding the creativity and agency of the field staff who are responsible for translating mandates into action. Intrusive Impartiality explains why peacekeepers approach their work differently based on past experience and it shows how they adjust their day-to-day practices to suit local circumstances. The book also demonstrates that they are continuously learning from each other in real time. Combining insights from practice theory and the literature on norm contestation, Intrusive Impartiality provides an innovative framework for studying authority and change in global governance. In doing so, the book sheds light on controversial changes in peacekeeping practice and yields important insights for policymakers about leadership, staffing, hiring, and training for UN peacekeepers.
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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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,029 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».