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Enregistrement W924387826 · doi:10.46743/1082-7307/2010.1111

“The Problem from Hell”: Examining the Role of Peace and Conflict Studies for Genocide Intervention and Prevention

2010· article· en· W924387826 sur OpenAlexaff
Paul Cormier, Peter Karari, Alka Kumar, Robin Neustaeter, Jodi Read, Jessica Senehi

Notice bibliographique

RevuePeace and Conflict Studies · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Peace and Security Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenocideIntervention (counseling)Political scienceArticulation (sociology)CriminologyPower (physics)SociologyLawPsychologyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genocide is one of the most challenging problems of our age. In her book, “A Problem from Hell:” America and the Age of Genocide, Samantha Power (2002) argues that the United States, while in a position to intervene in genocide, has lacked the will to do so, and therefore it is incumbent on the U.S. citizenry to pressure their government to act. This article reviews how the topic of genocide raises questions along the fault lines of the field of Peace and Conflict Studies (PACS). In this article, a framework is provided to examine genocide and responses to it. This includes a review of a multiplicity of factors that (a) facilitate genocide, (b) constrain action in the face of it, and (c) facilitate intervention. In this analysis, further consideration is given to the location of the actor either within the region of the conflict or external to it. Our goal is to situate the study of genocide in the PACS field and promote to the articulation of possibilities for intervention by individuals, organizations, and policymakers.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,462
Score d'incertitude au seuil0,951

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,313 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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