Notice bibliographique
Résumé
Most aid spending by governments seeking to rebuild social and political order is based on an opportunity-cost theory of distracting potential recruits. The logic is that gainfully employed young men are less likely to participate in political violence, implying a positive correlation between unemployment and violence in locations with active insurgencies. We test that prediction in Afghanistan, Iraq and the Philippines, using survey data on unemployment and two newly-available measures of insurgency: (1) attacks against government and allied forces; and (2) violence that kills civilians. Contrary to the opportunity-cost theory, the data emphatically reject a positive correlation between unemployment and attacks against government and allied forces (p<.05%). There is no significant relationship between unemployment and the rate of insurgent attacks that kill civilians. We identify several potential explanations, introducing the notion of insurgent precision to adjudicate between the possibilities that predation on the one hand, and security measures and information costs on the other, account for the negative correlation between unemployment and violence in these three conflicts. † We acknowledge the tremendously helpful comments received at the June 2009 Institute on Global Conflict and Cooperation conference on Governance, Development, and Political Violence, and at seminars at UC Berkley, UCLA, UC San Diego, the University of Southern California, and the University of Ottawa.. L. Choon Wang, Josh Martin, Lindsay Heger and Luke N. Condra provided invaluable research assistance. Gordon Dahl, James Fearon, Esteban Klor, Daniele Paserman, Kris Ramsay, and our anonymous reviewers provided critical comments. We acknowledge grant #2007-ST-061-000001 by the United States Department of Homeland Security through the National Center for Risk and Economic Analysis of Terrorism Events and grant # FA9550-09-1-0314 by the United States Department of Defense through the Air Force Office of Scientific Research. The opinions, findings, and recommendations in this document are the authors‘ and do not reflect views of the United States Department of Homeland Security or Department of Defense. All mistakes are ours. Replication data are available on the authors‘ websites and at http://jcr.sagepub.com/.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,057 | 0,012 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».