Common Origin, Common Power, or Common Life: The Changing Landscape of Nationalisms
Notice bibliographique
Résumé
Socio-territorial psychic constructs, such as national identities, are perhaps the most important psychic phenomena for political science, with their strength so consequential for wars and inter-ethnic conflicts. The construction of the EU has faced scholars and practitioners with two identity-related problems: (i) whether the socio-territorial identities can be conceptualized as being multi-layered (nested, hyphenated, with non-conflictual relationships among the components), and (ii) whether the higher levels of these identity constructs can be confined to civic aspects (e.g. to a Habermasian constitutional patriotism), as opposed to traditional nationalisms relying on assumptions of common origin, and shared culture. The most entrenched classification of nationalisms relies on an obvious difference between the kinds of nationalisms endorsed by the Irish and Germans, on one hand, and the French and white immigrant countries like the US, on the other hand. These versions are generally labeled “ethnocultural,” involving the consciousness of a shared ancestry and history, and “civic”, relying on the idea of belonging to the same state. My argument is that a schism within the “civic” approach to nationalism can theoretically be expected and empirically supported on the basis of the ISSP 2003, Eurobarometer 57.2 and 73.3 surveys. These datasets confirm the existence of three principal components of nationalism, which can be labeled “ethnocultural”, “great-power-civic” and “welfare-civic”. While the great-power-civic approach is concerned with and takes pride in the country’s military strength, international influence, sovereignty, and national character, the welfare-civic approach takes a more civilian stance and it is concerned with common rights, fair treatment of groups, social security, and welfare within the country. In addition, support has been found for the assumption that people tend to construct their supra-national identity layer according to the molds for their national identity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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.
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 tête enseignante, 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 ».