Notice bibliographique
Résumé
The dissertation aims to contribute to the explanation of internal inter-group conflict, more narrowly of the conflict between majority and minority communal groups. It develops arguments that suggest the importance of inter-group economic inequality in bringing about inter-group hostility, and works toward providing empirical support for this causal connection by primarily relying on a large-N cross-national research design. This design culminates in multivariate regression models. Because of data availability issues, the task of addressing multiple potential determinants of the inter-group conflict advocated in the literature has been implemented by involving three datasets, of which two serve group-level analyses and one confines itself to the country level. The datasets are compilations of previous scholarly work, mainly based on the Ethnic Power Relations, Minorities at Risk (MAR), and Quality of Government data, with the addition of some new measurements, such as the main explanatory variable, economic inequality. Findings from all three datasets support the impact of horizontal economic inequality on inter-group hostility, measured either as group grievance or violent conflict. This double measurement of the inter-group conflict, as grievance and as violence, answers an intuition that not all low-to-medium strength hostility is doomed to develop into violent conflict. In fortunate conditions, the issues can be solved, or compromises may be reached without turning to violence. A large number of variables in the regression models operationalize constellations that influence the evolution of conflicts toward either peaceful solutions or armed collision. In general, the models provide support for previous expectations promoted in the literature regarding the beneficial impact of democracy and political equality of the groups, but also for the adverse impact of the opportunities for insurrection. Some institutional variables have been defined in ways that they allow for distinguishing between the outcomes of two brands of policies recommended for heterogeneous societies, as advised by Lijphart and Horowitz. Further benefits from the project include the construction of an almost complete list of communal groups worldwide, with 860 groups, which usefully contextualizes MAR’s selection of 282 minority groups. Data also allowed for comparing the causes of communal and social 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 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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».