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Enregistrement W2169704614 · doi:10.1177/0022002710393920

Do Working Men Rebel? Insurgency and Unemployment in Afghanistan, Iraq, and the Philippines

2011· article· en· W2169704614 sur OpenAlexfundno aff
Eli Berman, Michael Callen, Joseph Felter, Jacob N. Shapiro

Notice bibliographique

RevueJournal of Conflict Resolution · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitics and Conflicts in Afghanistan, Pakistan, and Middle East
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAir Force Office of Scientific ResearchInstitute on Global Conflict and Cooperation, University of California, San DiegoU.S. Air ForceUniversity of OttawaU.S. Department of Homeland SecurityU.S. Department of Defense
Mots-clésUnemploymentInsurgencyGovernment (linguistics)PoliticsEconomicsDevelopment economicsOrder (exchange)Political scienceDemographic economicsEconomic growthLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most aid spending by governments seeking to rebuild social and political order is based on an opportunity-cost theory of distracting potential recruits. The logic is that gainfully employed young men are less likely to participate in political violence, implying a positive correlation between unemployment and violence in locations with active insurgencies. The authors test that prediction in Afghanistan, Iraq, and the Philippines, using survey data on unemployment and two newly available measures of insurgency: (1) attacks against government and allied forces and (2) violence that kill civilians. Contrary to the opportunity-cost theory, the data emphatically reject a positive correlation between unemployment and attacks against government and allied forces ( p < .05 percent). There is no significant relationship between unemployment and the rate of insurgent attacks that kill civilians. The authors identify several potential explanations, introducing the notion of insurgent precision to adjudicate between the possibilities that predation on one hand, and security measures and information costs on the other, account for the negative correlation between unemployment and violence in these three conflicts.

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)0,005
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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
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 savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations253
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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