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Enregistrement W4412217646

Report of the UN Working Group on mercenaries, 'Trends and challenges in the financing of mercenaries and related actors' A/79/305

2024· report· en· W4412217646 sur OpenAlexaff
Sorcha MacLeod, Jovana Jezdimirovic Ranito

Notice bibliographique

RevueResearch at the University of Copenhagen (University of Copenhagen) · 2024
Typereport
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMilitary and Defense Studies
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroup (periodic table)BusinessPolitical scienceChemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present report, the Working Group on the use of mercenaries as a means of violating human rights and impeding the exercise of the right of peoples to selfdetermination examines the trends and increasing challenges presented by the financing of mercenaries and mercenary-related actors. While financial elements are included in the various international and regional legal definitions of mercenarism and the criminalization of the financing of mercenarism, the actual financing of mercenaries and related actors is largely underexamined. In the present report, and for the first time, the Working Group scrutinizes the methods and routes used by multiple primary and secondary actors to fund mercenarism around the world, at both the macro and micro levels, including traditional and alternative banking systems. It further explores the links between mercenarism and the exploitation of natural resources, and the connections to transnational organized crime and other illicit activities. In shining a spotlight on the financing of mercenarism, the Working Group presents an overview of the financial environment in which mercenarism thrives, and highlights the important connections between the involvement of mercenaries and related actors in armed conflicts, the resulting prolongation of armed conflicts and the consequent violations of human rights and international humanitarian law. The Working Group concludes that better regulation of the routes used to finance mercenarism is crucial.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0070,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,126
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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