MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2591806816 · doi:10.1080/08865655.2017.1294497

Governing Unclear Lines: Local Boundaries as a (Re)source of Conflict in South Sudan

2017· article· en· W2591806816 sur OpenAlexvenueno aff
Peter Hakim Justin, Lotje de Vries

Notice bibliographique

RevueJournal of Borderlands Studies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Conflict and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntitlement (fair division)ElitePoliticsEthnic groupPolitical economyConfusionState (computer science)Independence (probability theory)Political scienceGovernment (linguistics)Power (physics)Internal conflictColonialismDevelopment economicsSociologyLawEconomicsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

South Sudan’s administrative boundaries stem from the colonial period. Since it gained independence in 2011, subsequent rounds of reshuffling of the political system, internal borders, and power relations have been a source of confusion, elite manipulation, and conflict throughout the country. This paper explores the impact of this confusion by focusing on multiple shifting linkages between administrative boundaries and identities and shows how the mobilization of ethnic identities has become central to territorial claims and creating territorial borders. We use three local conflicts in Central Equatoria State to illustrate how claims of belonging and entitlement are being used by elites for economic, political, and socio-cultural gains. The three cases also show how such manipulation increases the likelihood of ethnic division and conflict. Following the decision by the government in 2015 to increase the number of states from 10 to 28 in October 2015, further manipulation of borders and identities is likely to occur and could result in more violence, ethnic-based conflict, and human suffering.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0170,008
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeQualitatif
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

Citations43
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Borderlands StudiesMême sujetPolitical Conflict and GovernanceTravaux en français237 207