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Enregistrement W2900053397

Art of Economic Statecraft: When Pain Matters

2018· article· en· W2900053397 sur OpenAlexvenueno aff
Dmitriy R. Nurullayev

Notice bibliographique

RevueJournal of military and strategic studies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Sanctions and International Relations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSanctionsConstructiveEconomic sanctionsPolityDemocracyLogitPolitical scienceOrdered logitState (computer science)Work (physics)Law and economicsLawEconomicsComputer sciencePolitics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When employing economic sanctions, what are the best practices to induce desired outcomes for the sending state(s)? Broad economic sanctions have been shown to be ineffective. Recognizing that sanctioning as a diplomatic strategy is unlikely to be abandoned, scholars have focused on making the case for smart timing and targeting of sanctions. Their arguments stem from deciphering the internal drivers of decision making within targeted states. Unlike work that is reliant on solely internal mechanisms, this paper enhances the understanding of targeted states by examining cost-benefit strategies of (1) individual leaders and (2) nation states that are in pursuit of strategic goals. This paper argues that when sanctions create large costs (anticipated or inflicted) on the target, those sanctions have a higher likelihood of producing successful outcomes regardless whether the sanctions are “smart” This study utilizes TIES data on sanctioning and Polity scores on democracy. I use ordinal logit and ordinary least squares regression to estimate the models and find strong support for the hypothesis.[1][1] I am thankful to Brooke Justus for her assistance in copy editing. I am also grateful to Daniel Tirone and the anonymous reviewers for their constructive feedback.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,515

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2018
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