Nacionalismo y violencia: una explicación mecanísmica. Con especial referencia a las teorías de Charles Tilly y Michael Mann
Notice bibliographique
Résumé
A primera vista, parece evidente la existencia de una fuerte relación entre nacionalismo y violencia. Este artículo se propone mostrar que de hecho no existe una relación directa entre ambos. Nadie pone en duda que el nacionalismo y la violencia frecuentemente coinciden, pero el nacionalismo no causa la violencia. El análisis comienza identificando un conjunto de falacias —semántica, normativa, individualista y esencialista— que suelen acompañar al estudio del nacionalismo en general. En un segundo momento se propone una reconceptualización del nacionalismo, presentando una ontología de lo nacional y una metodología para estudiarlo. De modo particular, este artículo adopta un enfoque explicativo fundado en mecanismos causales, donde se examinan mecanismos nacionalizadores específicos juntamente con mecanismos socio-psicológicos y políticos. Se argumenta que los mecanismos causales fundamentales que conectan el nacionalismo con la violencia son mecanismos políticos. Esta argumentación se apoya en el trabajo de Charles Tilly sobre la violencia y en el de Michael Mann sobre genocidio y limpieza étnica.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,016 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».