Capitalizing on Conflict: How U.S. arm sales fuel the humanitarian crisis in Yemen
Notice bibliographique
Résumé
U.S. weapons manufacturers fueling the crisis in Yemen spend big money on lobbying but make even more selling arms.Over the last 20 years, defense companies and their affiliates have spent more than $2.6 billion on lobbying politicians and $300 million making contributions to support and influence their campaigns. Getting up to half of a Pentagon budget that is likely to top $800 billion next year makes it well worth the effort. U.S. manufacturers make billions from federal government contracts supplying weapons to the world's most expensive and well-armed military, and billions more selling arms abroad. Over the last five years, the U.S. accounted for 39% of global arms exports according to Stockholm International Peace Research Institute. Of those exports, 43% went to the Middle East. The largest recipient, Saudi Arabia, received nearly a quarter of U.S. exports. Both Saudi Arabia and the United Arab Emirates (UAE) are among the top 10 recipients, putting them on par with stalwart allies like Australia, the United Kingdom and Japan.For years, the Saudi-led coalition has used those weapons in a catastrophic civil war in Yemen that is now in its eighth year. The resulting humanitarian crisis has claimed over a hundred thousand lives from military conflict, famine and disease.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».