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Record W2887688142 · doi:10.13140/rg.2.2.21700.73600

Sitting On Our Hands: Comparing Canada's Intervention Policy in Libya and Syria

2017· dissertation· en· W2887688142 on OpenAlexaboutno aff
Valérie Kindarji

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2017
Typedissertation
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicGlobal Peace and Security Dynamics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSittingIntervention (counseling)Political scienceMedicineNursing

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans le sillage du Printemps Arabe, le Canada a réagi différemment aux crises en Libye et en Syria. En Libye, il participe à une coalition de l’OTAN qui contribue à renverser le régime de Gaddafi. En Syrie, il adopte une politique d’endiguement. Mon mémoire analyse les raisons qui ont motivé les différentes politiques d’intervention du Canada en Libye et en Syrie en 2011. J’affirme que le Canada a participé à l’intervention militaire en Libye parce que ses intérêts nationaux étaient menacés par le conflit, qu’il n’était pas le sujet de pressions domestiques contre l’intervention, et qu’il ressentait une responsabilité envers l’OTAN. Je soutiens aussi que d’autres facteurs – soit l’isolation géographique et politique de la Libye, la faiblesse de ses forces militaires, et la confiance de l’Occident envers l’opposition libérale qui s’est rapidement organisée – ont facilité la décision d’intervenir parce que le Canada jugeait que l’intervention comportait peu de risques. En revanche, je maintiens que le Canada n’avait ni opportunité ni incitatif pour intervenir en Syrie. Dû en partie à la complexité de la crise, une impasse à l’OTAN et au Conseil de Sécurité de l’ONU a empêché la création d’une coalition multilatérale. Je soutiens que, même si le Canada avait eu l’opportunité d’intervenir, il aurait été improbable qu’il l’ait fait, parce qu’il n’avait aucun intérêt économique en Syrie, et que le gouvernement Canadien n’a pas ressenti de pressions domestiques en faveur d’une intervention. Je conclus en proposant des pistes de recherche liée aux contraintes sous lesquelles les puissances moyennes opèrent dans le système international.

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)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.019
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: Empirical
Teacher disagreement score0.142
Threshold uncertainty score0.995

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.019
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0090.005
Scholarly communication0.0060.002
Open science0.0020.005
Research integrity0.0030.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.000

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 head0.041
GPT teacher head0.400
Teacher spread0.359 · 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".

Quick stats

Citations0
Published2017
Admission routes1
Has abstractyes

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Same venueOpen MINDSame topicGlobal Peace and Security DynamicsFrench-language works237,207