<b>UNDERSTANDING THE PARTICIPATION OF MIDDLE POWERS IN UNITED NATIONS PEACEKEEPING: CASE STUDIES OF CANADA AND THE REPUBLIC OF KOREA</b>
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation investigates the involvement of middle powers in United Nations Peacekeeping Operations (UNPKOs), specifically focusing on Canada and the Republic of Korea. The primary objective of this research is to comprehend the motives and behaviors of middle powers when engaging in peacekeeping efforts and to identify the key factors that influence their decisions. To achieve this goal, a mixed-methods approach, combining quantitative and documentary analyses, is employed. The analysis draws data from government documents, reports, academic articles, and United Nations databases.The political, security, economic, institutional, and normative rationales identified by Bellamy and Williams (2013) have a substantial influence on the involvement of middle powers in United Nations Peacekeeping Operations (UNPKOs). Although some rationales might hold greater prominence, the study recognizes that each rationale affects the choices made by middle powers to participate in UNPKOs. The research presents five hypotheses aimed at elucidating middle powers' engagement in UNPKOs and investigates the factors influencing countries' decisions to take part in these operations, particularly focusing on middle powers. The case studies of Canada and the Republic of Korea provide valuable insights into the diverse factors influencing middle powers' engagement in UNPKOs.The study's findings hold implications for policymakers and practitioners in the field of middle powers and peacekeeping operations. Comprehending the factors influencing middle powers and their motivations can guide the development of effective strategies for engaging these actors and leveraging their unique capabilities in achieving peace and security objectives.
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 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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».