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Enregistrement W1982119995 · doi:10.1016/j.postcomstud.2006.07.001

The dynamics of autocratic coercion after the Cold War

2006· article· en· W1982119995 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCommunist and Post-Communist Studies · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Conflict and Governance
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutocracyOpposition (politics)Political economyPolitical scienceEconomic systemDevelopment economicsPoliticsSociologyLawEconomicsDemocracy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines coercive capacity and its impact on autocratic regime stability in the context of post-Soviet Armenia, Belarus, Georgia, and Ukraine. In the post-Cold War era, different types of coercive acts require different types of state power. First, high intensity and risky measures – such as firing on large crowds or stealing elections – necessitate high degrees of cohesion or compliance within the state apparatus. Second, effective low intensity measures – including the surveillance and infiltration of opposition, and various forms of less visible police harassment – require extensive state scope or a well-trained state apparatus that penetrates large parts of society. Coercive state capacity, rooted in cohesion and scope, has often been more important than opposition strength in determining whether autocrats fall or remain in power. Thus, the regime in Armenia that was backed by a highly cohesive state with extensive scope was able to maintain power in the face of highly mobilized opposition challenges. By contrast, regimes in Georgia where the state lacked cohesion and scope fell in the face of even weakly mobilized opposition. Relatively high scope but only moderate cohesion in Belarus and Ukraine has made autocratic regimes in these countries generally more effective at low intensity coercion to prevent the emergence of opposition than at high intensity coercion necessary to face down serious opposition challenges.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,289 · 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