Notice bibliographique
Résumé
Introduction The enduring conflict between India and Pakistan may be moving towards a period of détente. The leaders of both countries met at the outset of 2004, essentially agreeing that the Kashmir conflict should be handled peacefully. This might be a cause of great optimism. One of the key sources of conflict in their relationship – Pakistan's irredentism and India's resistance – may be declining. However, at the same time, there have been repeated efforts to assassinate General Pervez Musharraf by forces that oppose moderation. The simultaneity of these two sets of events is suggestive – that there are grave domestic costs for making peace, and that Musharraf, if sincere, may be following Anwar Sadat more closely than he would like. This brings us to a key shortcoming of the enduring rivalry literature – domestic politics matters but is undertheorized. That is, domestic politics seems to do a lot of the work of causing, prolonging, and ending rivalries, but most scholars in this debate treat it in an ad hoc fashion. By focusing on the largely domestic dynamics that drive irredentism, we can get a better idea of under what conditions many rivalries will begin, worsen, and perhaps even end. Not all enduring rivalries have irredentism as a core dynamic, but many do, including the Koreas, Somalia and Ethiopia, and China and Taiwan.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,020 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».