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Enregistrement W2068395027 · doi:10.4284/0038-4038-78.4.1305

Environmental Depletion, Governance, and Conflict

2012· article· en· W2068395027 sur OpenAlexaff
Horatiu A. Rus

Notice bibliographique

RevueSouthern Economic Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueNatural Resources and Economic Development
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndogeneityCorporate governanceLanguage changeCivil ConflictEconomicsPoliticsGovernment (linguistics)Resource (disambiguation)Panel dataPublic economicsEnvironmental qualityResource depletionCivil societyQuality (philosophy)Variety (cybernetics)Natural resourceEnvironmental governancePolitical scienceEcologyEconometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While the link between natural resource dependence and internal conflict has been approached from a variety of angles in a large and growing interdisciplinary literature, the feasibility‐discontent dichotomy still frames a fluid research agenda in both economics and political science. This article attempts to help bridge the gap by allowing for both intrinsic and extrinsic motivations of potential rebels. Simple non‐cooperative bargaining yields a nonlinear impact of regulatory quality on the likelihood of conflict and shows that corruption and resource depletion jointly affect the outcome. The empirical analysis that follows looks at the effect of environmental depletion and government corruption on the emergence of civil conflicts using a large panel data set. Resource depletion, the quality of governance, and their interaction are found to be significant determinants of civil conflict incidence. Results are robust to model and specification as well as to several steps taken to address potential endogeneity concerns.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,166 · 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

Citations13
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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