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Record W2020681894 · doi:10.7202/704380ar

L’implication des tierces parties durant les crises internationales en Amérique latine de 1947 à 1994

2005· article· fr· W2020681894 on OpenAlexvenueno aff
Jean-Sébastien Rioux, Sandra Pabón Murcia

Bibliographic record

VenueÉtudes internationales · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicGlobal Peace and Security Dynamics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

De longue date, la soi-disant zone d'influence créée par les États-Unisd'Amérique en Occident est prise pour acquis ; on croit que l'hégémonie des États-Unis n'y rencontre aucune barrière. Conséquemment, des organisations internationales telles les Nations Unies (ONU) et des organisations régionales telle l'Organisation des États américains (OÉA) ne devraient posséder aucun véritable pouvoir dans la médiation de conflits dans cette sphère d'influence états-unienne. Cependant, dans cette étude, nous avons observé que, durant la seconde moitié du vingtième siècle, les crises internationales d'Amérique latine avaient pour caractéristique une plus grande incidence d'activités d'organisations globales qu'on aurait pu croire quoique les interventions onusiennes ne furent pas aussi efficaces à apaiser les conflits que les interventions de I'OÉA et des États-Unis. Comment pouvons-nous expliquer cette activité importante d'organisations globales à la lumière de cette supposée hégémonie des États-Unis sur le territoire et quels facteurs peuvent affecter l'efficacité de sa médiation en Amérique latine ? Quelles leçons pouvons-nous tirer de ces découvertes qui pourraient être appliquées à d'autres aires de conflit à moyen ou long terme ? Les résultats de cette étude pourraient servir de leçon pour d'autres organisations régionales et appuient l'idée d'une « division des tâches » entre l'ONU et les organisations de sécurité régionales pour la gestion des conflits.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.907
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.033
GPT teacher head0.325
Teacher spread0.292 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations3
Published2005
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