Prospect Theory: Contributions to Understanding Actors, Causes and Consequences of Conflict in Africa
Notice bibliographique
Résumé
Despite many recognized shortcomings, Rational Choice Theory remains the dominant perspective on decision-making in the literature on African conflict, whether overtly acknowledged or not. Prospect Theory, originally derived from the field of behavioural economics, can complement and advance this perspective not only by explaining the behaviour of actors, but also by allowing for predictions and the devising of strategies to avoid or end on-going conflicts based on a set of systematic biases that influence how actors make decisions. After a brief definition of Prospect Theory, this work will begin with an overview of the existing literature on decision-making as it relates to conflict, examine how Rational Choice is inadequate in explaining much human behaviour and thus how Prospect Theory can fill this gap. It will then move on to give a fuller definition of the various hypotheses derived from Prospect Theory that pertain to the study of conflict. An example of the application of Prospect Theory to a related field in which thorough research has been conducted, Deterrence Theory, will be used to demonstrate the model’s potential for study in other areas. This will be followed by a more in-depth analysis of the ways in which Prospect Theory can contribute to understanding the behaviour of actors in war, the causes of conflict, and the consequences in the African context. It will conclude with a summary and proposition for further research that can advance this analysis.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».