“Thugs-for-Hire”: Subcontracting of State Coercion and State Capacity in China
Notice bibliographique
Résumé
Using violence or threat of violence, “thugs-for-hire” (TFH) is a form of privatized coercion that helps states subjugate a recalcitrant population. I lay out three scope conditions under which TFH is the preferred strategy: when state actions are illegal or policies are unpopular; when evasion of state responsibility is highly desirable; and when states are weak in their capacity or are less strong than their societies. Weak states relative to strong ones are more likely to deploy TFH, mostly for the purpose of bolstering their coercive capacity; strong states use TFH for evasion of responsibility. Yet the state-TFH relationship is functional only if the state is able to maintain the upper hand over the violent agents. Focusing on China, a seemingly paradoxical case due to its traditional perception of being a strong state, I examine how local states frequently deploy TFH to evict homeowners, enforce the one-child policy, collect exorbitant exactions, and deal with petitioners and protestors. However, the increasing prevalence of “local mafia states” suggests that some of the thuggish groups have grown to usurp local governments’ autonomy. This points to the cost of relying upon TFH as a repressive strategy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».