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Enregistrement W2032180598 · doi:10.1080/03050629.2011.594746

Why Great Powers Expand in Their Own Neighborhood: Explaining the Territorial Expansion of the United States 1819–1848

2011· article· en· W2032180598 sur OpenAlexaboutno aff
Dov Leṿin, Benjamin Miller

Notice bibliographique

RevueInternational Interactions · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAmerican Constitutional Law and Politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNationalismIdeologyPower (physics)Argument (complex analysis)State (computer science)Political economyQuarter (Canadian coin)Great powerPolitical scienceSociologyLawHistoryPoliticsArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article attempts to identify the causes of intraregional great power expansion. Using the state-to-nation balance theory we argue that, in many cases, such great power expansion can be explained as being the result of the incongruence within a given region between the nationalist aspirations and identities of the various peoples inhabiting it and the region's division into territorial states. The existence of the external type of such incongruence within a great power (that is, a pan-nationalist ideology) turns it into a revisionist state eager to expand, using all means available, in order to “resolve” this incongruence. In addition, this incongruence also creates various nationalistic trans-border groups (like terrorists, private military expeditions/filibusters, settlers, etc.). Often these groups try, through various independent efforts (usually in nearby weak states), to achieve these revisionist goals as well, thus complementing and aiding the revisionist great power's own efforts. After demonstrating the weaknesses in other existing explanations, this argument is illustrated in the case of the territorial expansion by the United States in the Southwest at the expense of Mexico in the second quarter of the nineteenth century.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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