Notice bibliographique
Résumé
In August 2021, the United States withdrew the last of its troops from Afghanistan, ending its military presence there after nearly 20 years. This paper uses the Systems theory to examine the effects of this withdrawal on human security in Africa. The military action in Afghanistan represented a massive global coalition effort. In addition to the United States, the 20-year period saw military forces and assets from the United Kingdom, Australia, Canada, the Czech Republic, France, Germany, Italy, Japan, New Zealand, Poland, Russia, and Turkey. The termination of this conflict is likely to have long-term effects on human security in Africa. These effects traverse personal and community security, economic security, environmental security, food security, health security, and political security, all of which fall within the larger domain of human security. This qualitative method-based paper uses the SALSA model to source and analyze information from a diverse set of literature. The key findings of this research are the likely increase in terrorism activities, the dangers posed by the increasing population of refugees, the problem of proliferation of sophisticated weapons and small arms, and increased economic challenges such as unemployment and poverty. The theoretical lenses provided by the Systems theory showed that Africa is a player within the global system. The identified effects require Africa to rethink its strategy and policy to decisively address them. Additionally, the silenced guns must translate to improved human security across the continent by refocusing the massive resources that were being used to sustain this campaign towards the creation of sustainable developmental programmes across the African continent. On her part, the continent must come up with strategies to address human security challenges, create employment, enhance efforts to fight terrorism, minimize the impact of refugees, eliminate drug abuse, and stop the proliferation of illegal arms.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».