Land grievances and the mobilization of electoral violence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent studies have asked why elites resort to violence, yet many overlook the process and dynamics of mobilizing violence. How do politicians convince their supporters to fight? This article argues that in multi-ethnic and democratizing societies where land and property rights are weak and politicized, land grievances can provide leaders with a powerful tool to organize electoral violence. We develop a theory to show how land grievances can give rise to violent mobilization when leaders frame elections as a threat to the land security of supporters or an opportunity to reclaim land or strengthen land rights. Conversely, land grievances are ineffective when citizens do not believe that elections signal a credible threat to their land security or an opportunity to strengthen land rights. We further specify how the type of land grievance shapes the logic and form of violent action. Grievances based on land insecurity shape a pre-emptive logic of violence, while grievances based on competing land claims often shape an opportunistic logic of electoral violence. The article examines the validity of our theory using a comparative case study between zones of escalation and non-escalation of violence during post-electoral crises in Kenya (2007–08) and Côte d’Ivoire (2010–11). By observing the variation between positive and negative cases, the article identifies factors that foment and constrain the mobilization of election violence.
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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 | 0,009 |
| 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 | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».