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Enregistrement W6983215216

Los métodos y medios ilícitos de guerra en el departamento del Meta

2022· other· es· W6983215216 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAaltodoc (Aalto University) · 2022
Typeother
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotany, Ecology, and Taxonomy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArmed conflictLatin AmericansContext (archaeology)Human rightsConstitution
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Después de la firma del acuerdo de paz en el año 2016 entre el gobierno del entonces
\npresidente Juan Manuel Santos y el grupo armado organizado FARC – EP concibió a las víctimas
\ncomo eje central del sistema de verdad, justicia, Reparación y No Repetición que tiene entre sus
\nmecanismos la Jurisdicción Especial para la Paz (JEP). La JEP fue denominada como el mecanismo judicial para investigar, juzgar y sancionar a
\nlos máximos responsables de las vulneraciones de los derechos humanos y el derecho
\ninternacional humanitario, que fueron cometidos durante el conflicto armado colombiano. Desde
\nla década de los noventa hasta la actualidad, los miembros de la Fuerza Pública han sido víctimas
\nde los Métodos y Medios Ilícitos de Guerra empleados principalmente por las FARC – EP, estos
\nhechos han afectado a la Fuerza Pública haciéndolos padecer sufrimientos innecesarios con el
\nuso de armas no convencionales. Aunque el desminado humanitario empezó en Colombia en el año 2004 en cumplimiento
\ndel Tratado de Ottawa, en el departamento del Meta las cifras de víctimas militares por los
\nmétodos ilícitos de guerra no han desaparecido. Sin embargo, las víctimas de minas antipersona
\n(MAP), munición sin explotar (MUSE) y artefactos explosivos improvisados (AEI) después del
\naño 2017 no pueden ser acreditados ante tal JEP. Ante esto, es posible acudir a los mecanismos
\ninternacionales y denunciar los hechos víctimizantes cometidos durante el post acuerdo

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0460,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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