Political Learning as a Catalyst of Moderation: Lessons from Democratic Consolidation in Greece
Notice bibliographique
Résumé
Utilizing over 100 interviews conducted with Greek political and military elites, this article offers a refinement of the process of political learning, believed to contribute to democratic consolidation by modifying individuals' beliefs about political goals and the best means to achieve them. Using the Greek case as an empirical test, this study confirms the democratization literature's claim that elites learn from singular catastrophic events. It offers a refinement, however, of specific lessons and the related behavioural change. Moving beyond the main conclusions of that literature, the article argues that learning can arise in a variety of ways and from varied experiences. Inductive trial-and-error learning stimulated by success can also play a key role as can slow and cumulative learning, which results from the accumulation of both positive and negative lessons, and can proceed in a two-step process of instrumental learning first, followed by more principled learning later. Learning thus sometimes takes a tangled course: elites take tentative steps, implement small policy changes, observe the effects of their actions, and learn from them as lessons accumulate, interact and slowly reinforce each other. Finally, learning does not always guarantee moderation and the adoption of democratic attitudes, tactics, and policies. As the article illustrates, the political learning process is often best characterized as highly contingent and complex.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,016 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».