Entwicklungszusammenarbeit im Umgang mit nichtstaatlichen Gewaltakteuren
Bibliographic record
Abstract
Die vorliegende Studie ist das Ergebnis eines Forschungsvorhabens des Deutschen Instituts für Entwicklungspolitik (DIE). Ziel der Studie ist es, zu einem besseren Verständnis des Themas beizutragen und zu helfen, sowohl die Reaktionsfähigkeit der entwicklungspolitischen Akteure in Bezug auf non-state armed groups/nichtstaatliche Gewaltakteure (NSAG) in Krisensituationen als auch ihre Möglichkeiten im Umgang mit NSAG zur Konfliktbearbeitung zu verbessern. Hintergrund des Forschungsvorhabens sind Situationen gewalttätiger Auseinandersetzungen, mit denen Entwicklungspolitik in vielen Ländern und Regionen konfrontiert ist. Nichtstaatliche bewaffnete Gruppierungen sind ein Hauptmerkmal innerstaatlicher Konflikte und vieler regionaler Kriege. Typische Erscheinungsformen nichtstaatlicher Gewaltakteure sind Rebellenarmeen, Kriegsherren oder Terroristen. Unter NSAG werden im Rahmen der vorliegenden Untersuchung Gruppen verstanden, die durch ihr Handeln das Gewaltmonopol des Staates in Frage stellen. "Interaktion" oder "Umgang" mit NSAG bedeutet im Sinne der vorliegenden Studie ausschließlich ein reflektiertes Vorgehen gegenüber diesen Gruppen. Interaktion ist also nicht gleichbedeutend mit "Kooperation" oder der expliziten oder impliziten Anerkennung oder Legitimierung von Zielen oder Methoden einer NSAG. (ICD2)
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 | 0.005 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.003 |
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".