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Enregistrement W4410732734 · doi:10.1080/13533312.2025.2505492

Following the UN Lead? NATO’s Contested Sexual Exploitation and Abuse Policy

2025· article· en· W4410732734 sur OpenAlexafffund
Stéfanie von Hlatky, Wesley Nicol

Notice bibliographique

RevueInternational Peacekeeping · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Security, and Conflict
Établissements canadiensCarleton UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPolitical scienceLead (geology)CriminologySexual abusePolitical economyPsychologySociologyGeologyPoison controlHuman factors and ergonomicsMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The topic of Sexual Exploitation and Abuse (SEA) has been a high-profile issue in United Nations (UN) peacekeeping operations due to well-publicized scandals, which precipitated the development of policy and training. The North Atlantic Treaty Organization (NATO) by contrast only adopted its first SEA policy in 2019, lagging behind UN policy initiatives. Nested within NATO’s Women, Peace, and Security (WPS) programme of work, this article focuses on explaining the emergence of NATO’s SEA Policy. Drawing from a feminist institutionalist lens, we argue that civilian and military officials within NATO were able to overcome apparent contestation to achieve its adoption by navigating NATO’s internal processes strategically. Our original empirical analysis uncovers key strategies employed by WPS officials which served to overcome institutional resistance to the SEA Policy. Drawing on our analysis of interviews and training materials, we also offer new insights on how NATO’s SEA Policy and training were designed to address underlying attitudes and beliefs that are conducive to the perpetration of SEA in military operations. The article concludes with the policy implications of our study to strengthen NATO’s SEA Policy architecture and related trainings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0080,009
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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