Desertion and Collective Action in Civil Wars
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Notice bibliographique
Résumé
This article examines the impact of military unit composition on desertion in civil wars. I argue that military units face an increased risk of desertion if they cannot develop norms of cooperation. This is a challenging task in the context of divided and ambiguous individual loyalties found in civil wars. Norms of cooperation emerge, above all, from soldiers sending each other costly signals of their commitment. Social and factional ties also shape these norms, albeit in a more limited fashion. Hence, unit composition can serve as an intervening variable explaining how collective aims can sometimes induce individual soldiers to keep fighting. Analyzing original data from the Spanish Civil War (1936–1939), I demonstrate that three characteristics of a military unit's composition—the presence of conscripts rather than volunteers, social heterogeneity (whose effect is found to be limited to volunteer units), and polarization among factions—increase the individual soldier's propensity to desert. Unit composition proves at least as important as individual characteristics when explaining desertion. This analysis indicates the usefulness of moving beyond commonly used atomistic understandings of combatant behavior. Instead, it suggests the importance of theoretical microfoundations that emphasize norms of cooperation among groups of combatants.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 découle