Reliable knowledge claims on the recruitment and use of children: An empirical perspective
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The risks of child recruitment by non-state armed groups are geographically, temporally and contextually situated. There are multilayered, multivariate arrays of risk factors associated with non-state armed groups, with conflicts, and with contexts. Using Bayesian network modelling with a global dataset of non-state armed group child recruitment practices between 2010 and 2022, we demonstrate the theoretical and practical importance of adopting a situational perspective to understand child recruitment risks. Methodologically, we demonstrate a robust model-checking process that checks the adequacy of our data, the magnitude and direction of estimated effects, and shows greater than 80% accuracy in predicting child recruitment by non-state armed groups. We review and contrast our approach with standard general linear modelling used in quantitative child recruitment research over the past two decades. Through adopting a situated orientation, and applying analytical tools appropriate to that orientation, we challenge and extend existing theory and propose new theoretical insights on child recruitment risks. We show how important violence is as a predictor of child recruitment risks and, using a new measure of fighting force efficacy, show that, contrary to published theory, less effective non-state armed groups were more likely to recruit children than more effective ones. But even these most notable results we show to vary markedly across situations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».