Study of Factors Affecting Saudi-Iranian Relations and Conflicts and Their Resulting Behavior Pattern
Notice bibliographique
Résumé
Relations between Tehran and Riyadh as two key players and two regional powers are of great importance. Special place of the two countries has caused relations between them to be very important in the formation of regional order in the Persian Gulf, the Middle East and Mediterranean area. Different behavior patterns in their relationship have taken place from the beginning of the relationship till now. After domestic, regional and international developments in 1999, Tehran and Riyadh went from divergence to the détente, coexistence and cooperation during the presidency of Hashemi Rafsanjani and Mohammad Khatami. However, since 2005 these two great neighboring countries again entered the competition, tensions and divergences. In this descriptive study, by using library method and reviewing online available resources conducted on Saudi-Iranian relations, our purpose is to investigate what were the effective factors in shaping the relations and conflicts between Iran and Saudi Arabia before the time Saudi Arabia cut diplomatic relations with Iran over the storming of the Saudi embassy in Tehran, and what behavior pattern these factors led to? According to results we found out that <em>identical</em>, <em>geopolitical</em>, and <em>structural</em> factors were the determinant factors in creating relations and conflicts between the two countries. Identity of Iran's political system is referred to Iranian-Islamic identity, while Saudi Arabia has Arabic-Islamic identity. Their geopolitical distinctions are related to Shiite and Sunni disciplines, and in terms of structure, rapprochement with U.S. and distribution of power in the Persian Gulf region are the most important indicators. These factors formed a “competitive conflict” behavior pattern among them.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».