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Enregistrement W2130308920 · doi:10.1177/1065912915580627

Minorities in the Middle East

2015· article· en· W2130308920 sur OpenAlexaff
Ceren Belge, Ekrem Karakoç

Notice bibliographique

RevuePolitical Research Quarterly · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Conflict and Governance
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuthoritarianismMiddle EastDemocratizationMiddle classEthnic groupPolitical scienceIndependence (probability theory)Psychological resilienceIslamSecularismPolitical economySociologyDevelopment economicsDemocracyGender studiesPoliticsSocial psychologyHistoryPsychologyLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Under what conditions do minorities in the Middle East participate in authoritarian coalitions? Research on authoritarian resilience in the Middle East has been largely silent on linguistic and religious minorities’ preferences over regime types. Here, we examine whether minorities differ in their support for authoritarianism from the majority groups in four Middle Eastern states. We argue that minorities whose status is threatened by a transition to majoritarian decision-making institutions are less likely to be supportive of democratization. We examine how different cleavages affect the preferences of minorities over regime type and identify three historical legacies in the Middle East that have shaped these cleavages: the Ottoman-Islamic legacy of minority accommodation, the ethnic class structure that emerged as a result of the region’s integration to world markets in the nineteenth century, and a post-independence pattern of authoritarian secularism. Based on survey research and a comparison of minorities in Turkey, Egypt, Morocco, and Jordan, we find that linguistic minorities tend to be less supportive of authoritarianism while religious minorities tend to be more supportive of authoritarianism.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,429
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,035 · 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

Citations38
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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