The Dark Side of the Band of Brothers: Explaining Variance in War Crimes
Notice bibliographique
Résumé
On July 25, 1950, an American infantry unit killed a large number of refugees near the South Korean village of No Gun Ri. On December 12, 1948, a British patrol killed twenty-five civilians near the Malayan village of Batang Kali. On March 16, 1993, members of the Canadian Airborne Regiment beat a Somali teenager to death. While each event is horrific, they also represent only one side of the story; many units in these conflicts, facing similar threats, did not kill civilians. This variation raises a critical question: why do some units participate in war crimes while other do not? To answer this question, I tested three explanations: socialization in the laws of war, civilian influence, and unit subcultures. First, I examined the military’s training and enforcement of the laws of war to test whether socialization could explain this variation. Second, I analyzed the influence of civilian leaders. If they exaggerate the importance of a conflict or dehumanize the enemy, units may be more likely to participate in war crimes. Third, I examined the role of unit subcultures. Units may develop beliefs that challenge organizational norms and encourage participation in war crimes. I tested these arguments in case studies of the Korean War, the Malayan Emergency, and the Canadian peacekeeping mission in Somalia. Each conflict provides variation in outcomes: some military units complied with the laws of war and others did not. Based on extensive archival research, I reached three conclusions. First, while the American, British and Canadian militaries as institutions inadequately trained soldiers in the laws of war, junior leaders could compensate and insure compliance with international law. Second, I found that civilian signaling had little effect: soldiers did not trust the statements of civilian leaders. Third, my research revealed that countercultural subcultures may increase the likelihood that units participate in war crimes. These countercultural beliefs have the greatest effect when junior leaders also support them or when junior leaders cannot control the unit. In these circumstances, junior leaders over reliance on punishment fuels the in-group-out-group dynamic that strengthens the subculture.
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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 | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».