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Record W2056780308 · doi:10.7202/703957ar

Maintien de la paix et diplomatie coercitive : le cas de la Bosnie

2005· article· fr· W2056780308 on OpenAlexvenueno aff
Michel Liégeois

Bibliographic record

VenueÉtudes internationales · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicPeacebuilding and International Security
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Nous voulons démontrer comment la théorie de la diplomatie coercitive peut faire avancer le débat conceptuel sur la continuité ou la discontinuité qui existe entre le maintien de la paix et l'imposition de la paix. Les leçons apprises à la suite des opérations somalienne et bosniaque ont clairement établi la césure conceptuelle entre le maintien de la paix dite « traditionnelle » et l'imposition de la paix. Cependant, beaucoup de questions demeurent concernant la possibilité d'utiliser des stratégies plus coercitives dans des circonstances où il n'existe ni cessez-le-feu préalable ni consentement des parties, comme l'exige normalement la doctrine ONU du maintien de la paix. En étudiant le cas de l'utilisation de frappes aériennes pour maintenir une zone de sécurité désignée par I'ONU en Bosnie, nous offrons une illustration des grandes difficultés - aux niveaux politique, stratégique et opérationnel - de combiner les « stratégies de puissance » et les « stratégies coopératives ». Nous concluons que c'est entre ces deux types de stratégies qu'il faut situer la césure conceptuelle. Il est difficile de combiner les « stratégies de pouvoir » et les « stratégies de coopération » dans la mesure où le contexte politique et les contraintes opérationnelles les amènent non pas à s'appuyer l'un sur l'autre, mais bien à s'affaiblir mutuellement.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.046
Threshold uncertainty score0.091

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0090.023
Scholarly communication0.0060.005
Open science0.0010.005
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0170.001

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 head0.018
GPT teacher head0.360
Teacher spread0.342 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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".

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Citations0
Published2005
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