Arabia versus Persia: Is This What the Arab Spring Ended with?
Notice bibliographique
Résumé
The sectarian violence in the Middle East has changed the face of the Arab Uprisings and has extended violence between Sunni and Shiite Muslims to a wider scale. The current investigation explores economic and social implications of the Sunni-Shiite Muslim tension and competition to control the Middle East. The study aims to examine the influence of demographic and socio-physiological variables on feelings of animosity Arabs express towards Iran and purchasing Iranian products. The research design is quantitative. Data were collected from 108 Arab Sunni Muslim Jordanians who live in the capital of Jordan, Amman and the northern Irbid city over a period of 4 weeks, June, 2014. The results showed that younger Jordanians and Jordanians who express high level of internationalism hold less feelings of animosity against Iran than their other counterparts. Also, it was found that Jordanians’ feelings of animosity towards Iran have been translated into unwillingness to purchase Iranian products. Limitations of this research overall are related to employing a convenience sample and the relatively small sample size. Feelings of animosity Arab express toward Iran are not alarmingly high, nonetheless, such negative feelings should not be ignored by neither Iranian global marketers nor by Arab local marketers. To the best of the author’s knowledge, there is a death of studies that explored the social and business implications of the current Arab Spring events.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».