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Enregistrement W1968260578 · doi:10.1017/s0008423906349992

Structuring Conflict in the Arab World: Incumbents, Opponents, and Institutions

2006· article· en· W1968260578 sur OpenAlexaff
Oded Haklai

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Political Science · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJewish and Middle Eastern Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipPoliticsDemocracyIslamMiddle EastMuslim worldPolitical scienceSociologyRigourValue (mathematics)Media studiesSocial scienceLawTheologyEpistemologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Structuring Conflict in the Arab World: Incumbents, Opponents, and Institutions, Ellen Lust-Okar, Cambridge: Cambridge University Press, 2005, pp. 279. For a very long time, the scholarship on Middle Eastern politics has suffered from scarce use of the analytical tools provided by the field of comparative politics. The result has too often been descriptive research in the anthropological style. Such studies lacked the rigour necessary for providing cumulative knowledge and theoretical insight. In recent years, however, an increasing number of scholars have been recognizing the value of complementing their in-depth knowledge of the region with appropriate social science theories. New theoretically oriented scholarship—produced by Mark Tessler (Area Study and Social Science, Bloomington: Indiana University Press, 1999), Carrie Wickham Rosefsky (Mobilizing Islam, New York: Columbia University Press, 2002), Quintan Wikorowitcz (Islamic Activism, Bloomington: Indiana University Press, 2004), Eva Bellin (Stalled Democracy, Ithaca: Cornell University Press, 2002), Lisa Anderson (Transition to Democracy, New York: Columbia University Press, 1999), and a few others—filled such a need that, as a result of their publication, knowledge of Middle Eastern politics has taken a great leap forward since the early 2000s.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0080,017
Communication savante0,0130,013
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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