La désintégration yougoslave : un cadre fertile pour la théorie des dominos ?
Notice bibliographique
Résumé
Undoubtedly, one of the most critical crisis in the post-Cold War ex a, the Yugoslav conflict, due to its nationalist character, nurture the fear that a full scale Balkan War would result. In the very heart of Europe, it threated to spread, and then to slip away from the Occidental power's control. How to explain it, but specially how to prevent this diffusion ? The Domino Theory applied to the Yugoslav conflict proposes a model to answer these core questions. Based on a positive model of spatial diffusion, the analysis which follows investigates in depth the relationships between the « 1989 socialist break-up », the internal situation of Yugoslavia, and the spreading of the conflict. By so doing this analysis sheds light on the circomstantial causes and on the chaine of events which explain the origin of the conflict, as well as its expension. Starting with the postulate that the actions of state, within a given spatial and time framework, have a definite chance of influencing the actions of its neighboring states, we attribute an important mesure of responsibility to the collapse of USSR in the Yugoslav Conflict's release.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,024 |
| Communication savante | 0,004 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».