Fighting for Credibility: US Reputation Building in Asymmetric Conflicts from the Gulf War to Syria (1991–2013)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Do international reputations matter and are they transferable from one context to another? These critically important questions continue to frame policy debates surrounding US responses to crises in Syria and Ukraine. For skeptics, past actions and reputations for resolve have no bearing on an adversary's assessment of US credibility; relative “power” and “interests” explain behaviour (Hopf, 1994; Mercer, 1996; Press, 2005; Walt, 2013; Zakaria 2013). We argue that scholars who dismiss the relevance of reputations typically sidestep important questions about how adversaries actually acquire relevant information about US interests and power. Building on an extensive collection of qualitative and quantitative studies of US deterrence encounters in asymmetric conflicts over the last two decades, we argue that lessons from past actions inform an adversary's interpretation of US interests in any given case and provide crucial information about Washington's willingness to deploy military force (capabilities). By implication, lessons learned from Bosnia 1992–1995 informed actions in Kosovo 1999, which, in turn, informed subsequent assessments of US interests and commitments in Iraq 1991, 1998 and 2003. Similarly, lessons about US reputations and credibility in Iraq from 1991 to 2003 were critically important to successful WMD diplomacy in Syria. Policy implications are addressed in the conclusion.
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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 | 0,004 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».