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Enregistrement W2795932051 · doi:10.22215/etd/2014-11338

The Insurgent's Dilemma: A Theory of Mobilization and Conflict Outcome

2014· dissertation· en· W2795932051 sur OpenAlexaff
Eric Jardine

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Conflict and Governance
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsurgencyMobilizationDilemmaOutcome (game theory)Political sciencePolitical economyState (computer science)PopulationSociologyPoliticsEconomicsLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

310): 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.Throughout the development of the mobilization and conflict outcome theory, I substantiate each point with qualitative historical evidence from a number of insurgencies.I also explicitly test three hypotheses that are derived from the theory using descriptive statistics from 21 insurgencies.Finally, I test the proposed mechanisms 6 This discussion is drawn from Gordon H. McCormick, Steven B. Horton, and Lauren A Harrison, "Things Fall Apart: The Endgame Dynamics of Internal Wars," Third World Quarterly, Vol. 28, no. 2 (2007), 321-367.7 The Internal War database uses a fairly low threshold of 25 battle deaths for inclusion in the sample.See Ibid., 324.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,022
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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