Pluralism in IR Theory: An Eclectic Study of Diplomatic Apologies and Regrets
Notice bibliographique
Résumé
This paper sketches a pragmatic analysis of diplomatic apologies and regrets. To conduct such a study, some points of Sil and Katzenstein’s “analytic eclecticism” should be clarified. Adapting Railton’s concept of “ideal explanatory text”, the recent works by Forland, Van Bouwel and Weber help clarifying how various causal mechanisms may be complementary to the understanding of one specific problem: different frameworks of analysis are needed to answer different why-questions encompassed in this problem. Their works parallel Kurki’s advocacy of a post-Humean conception of causation. These analyses will be presented and briefly applied to the study of diplomatic apologies and regrets, showing how liberalism, constructivism, game theory (and other theories) are complementary to understand such complex phenomena. The main purpose of this paper is to show why it is interesting to integrate Sil and Katzenstein analyses with Kurki, Forland, Van Bouwel and Weber’s to conduct a problem-driven and complexity-sensitive research.
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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 | 0,014 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,041 |
| Communication savante | 0,008 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».