Engaging non-state armed groups on reparations
Notice bibliographique
Résumé
This handbook is produced as part of the ‘Reparations, Responsibility and Victimhood in Transitional Societies’ project - a three year project funded by the Arts and Humanities Research Council (AHRC). It intends to inform Non-state Armed Group (NSAG) engagement on reparations in societies transitioning from conflict.The project examines the role of reparations in societies transitioning from conflict, paying particular attention to contested notions of victimhood and the role of non-state armed groups, civil society and donors.Although there is increasing practice and international standards on reparations, there remains a large gap in implementation on the ground.This project draws from six case studies (Colombia, Guatemala, Nepal,Northern Ireland, Peru and Uganda) and a reparations database to provide comparative analysis on the challenges on implementing reparations during and after conflict. The project team is based at Queen’s University Belfast School of Law, University of Essex, Dublin City University and Brandies University. As part of translating research findings into real world applications, this handbook aims to share some of our findings in a more accessible, user-friendly and practical output.Interviews were conducted with over 250 individuals across the six case studies, including victims, ex-fighters (state and non-state actors),civil society, reparation programme staff, CSOs and donors. The project partner is the REDRESS Trust, with collaborating organisations of the International Centre for Transitional Justice (ICTJ) and the International Organisation for Migration
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,007 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».