Alignment Patterns, Crisis Bargaining, and Extended Deterrence: A Game-Theoretic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
To explore the impact of alignment patterns in a rudimentary state system, we develop and analyze the Tripartite Crisis Game, a three-person game among Challenger, Defender, and Protégé. This model captures some of the tensions implicit in the “Alliance” and “Adversary” games, two related but theoretically isolated models due to Snyder. Our analysis enables us to delineate and explore the circumstances that give rise to the “deterrence versus restraint” dilemma. It also provides an answer to Fearon's empirical puzzle: when convincing commitments are possible, why are halfhearted signals sometimes sent? Our most surprising result concerns the impact of Protégé's threat on Challenger's optimal behavior. When Challenger is willing to fight to back up its demand, but is nonetheless only weakly or moderately motivated, Protégé's threat to realign—though directed at Defender— can dissuade Challenger from initiating a crisis. But when Challenger is willing to fight and stands to gain a great deal, Protégé's threat may actually prompt Challenger to make a demand. Our analysis uncovers this unexpected pattern of behavior and suggests when it occurs. That Protégé's threat to realign sometimes bolsters deterrence, and sometimes undermines it, has implications for the selection bias issue in studies of alliance reliability and helps to explain why some alliances are stabilizing while others are associated with crises and war. The nonlinear consequences of Protégé's commitment seem to us to constitute another “paradox of war.”
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».