Les casques verts et la protection de l’environnement en Afrique : le cas des forces de la MISCA
Bibliographic record
Abstract
Les liens complexes entre environnement, sécurité et conflits en Afrique ont conduit à la sécuritisation de l’environnement par l’Union africaine dans l’Architecture de paix et sécurité africaine. Cette sécuritisation, entendue comme les processus à l’intérieur desquels émerge la sécurité environnementale, a été élaborée dans le but de répondre aux conséquences des catastrophes naturelles en apportant une assistance aux sinistrés et en endiguant les menaces contre les ressources environnementales indispensables au bien-être de la population, mais également dans l’optique de mettre la protection de l’environnement au service de la paix et la sécurité en Afrique. Les casques verts, principal dispositif opérationnel de l’Architecture de paix et sécurité africaine, constituent à cet effet des acteurs clés de la protection de l’environnement par les opérations de maintien de la paix. Dans un contexte caractérisé par l’africanisation des opérations de maintien de la paix, cet article s’interroge sur la définition et la mise en application de la sécurité environnementale dans les activités des casques verts et fait ressortir la place de la sécurité environnementale dans la construction et la consolidation de la paix en Afrique. Il prend appui sur la Mission internationale de soutien à la Centrafrique (MISCA) et interroge les mandats des OMP africaines afin d’en déterminer les ressorts normatifs de la sécuritisation de l’environnement et analyse le rôle des casques verts dans la protection de l’environnement en montrant comment les champs de la sécurité individuelle et de la sécurité environnementale se rencontrent dans la mise en œuvre des OMP.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".