The Insurgent's Dilemma: A Theory of Mobilization and Conflict Outcome
Notice bibliographique
Résumé
Why do some rebel groups win while others lose? Current explanations for why the outcomes of insurgencies vary tend to either overlook the role that the population plays in supporting an insurgency or fail to specify how the requirements of a rebel group's mobilization of popular support might have their own effect on conflict outcome. In this dissertation, I develop a theory of conflict outcome that links a rebel group's mobilization of popular support to organizational and administrative reforms, which, in turn, affect an insurgency's chances of winning or losing. I argue that all rebel groups face a core "Insurgent's Dilemma." On the one hand, insurgent groups often need to become organizationally centralized and have a large-scale administrative presence in order to mobilize a large amount of popular support, because with higher levels of popular support comes a greater chance of defeating a regime. Yet the same organizational and administrative characteristics that allow for effective mobilization actually favour the state in its efforts to destroy an insurgency. On the other hand, an insurgency can abjure centralization and a large-scale presence and avoid adopting characteristics that favour the state's counterinsurgency efforts. Doing so, however, limits the amount of popular support that an insurgency can ultimately mobilize, which effectively means that the group is unlikely to succeed, even if it is hard to defeat.
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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 | 0,001 |
| 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 ».