Notice bibliographique
Résumé
<JATS1:p>Leading Horn of Africa expert Charlotte Touati exposes the role played by Canadian gold mining company Nevsun and other global actors in propping up the regime of Isayas Aferwerki, one of Africa’s most dangerous dictators.?</JATS1:p> <JATS1:p>In so doing, Touati shows how global capital networkshelp perpetuate economic and political instability in the Horn of Africa, which in turn is fostering violence and volatility throughout other parts of the world.</JATS1:p> <JATS1:p>Using a narrative framework and a core cast of characters to help guide non-specialist readers through her findings, Touati explains the enormous significance of how Nevsun partnered with Aferwerki to open the Bisha gold mine and save his regime from bankruptcy. As Touati relates, when Eritrean refugees later claimed they were “conscripted” to work in the mines without pay and abused as part of their National Service, Nevsun hired lobbyists to defend Eritrea’s actions and cast the very notion of human rights as a Western “Trojan horse.” Australian, Chinese, and Russian actors gradually became involved, and philological analysis shows that the propaganda and disinformation campaigns of the infamous Russian Wagner Group ultimately stem from the rhetoric of Afewerki and his lobbyists.</JATS1:p> <JATS1:p>Ultimately, this violently anti-Western rhetoric was injected into a pan-Africanist discourse to become an ideological and rhetorical toolbox. It was used to prevent any intervention on behalf of Eritreans trapped in their own country or Tigrayans genocided in neighboring Ethiopia in the name of sovereignty, and also to legitimize new conflicts throughout the Sahel and the rest of Africa's notorious “Coup Belt.” It takes on even wider global dimensions when we consider the ongoing crisis around the Red Sea ports, which Eritrea controls, and the question of the influence of the Gulf States in the Horn of Africa.</JATS1:p>
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».