Beyond the 2% fetishism: studying the practice of collective action in transatlantic affairs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract NATO burden sharing is currently hotly contested. While it has been measured at the political, economic, and military levels and being looked at from the input and output side, the most commonly used variable to measure NATO BS is considering the percentage of GDP that a country spends on defense, which NATO agreed upon in 2014 should be 2%. The aim of this article is twofold. First, we review the most commonly used system- and state-level variables to explain burden sharing behavior and to carve out their explanatory limitations due to their strong rationality assumptions, positivist epistemologies, deductive, hypothesis testing research designs, and methodological individualism. The gap in the burden sharing literature currently is that it is unable to explain why a particular burden sharing behavior exists (i.e., free-riding) and why it occurred (or not) at a particular point in time. Our second aim is to make suggestions on how to fill these gaps by offering a selective number of post-positivist theories to study NATO burden sharing. We argue that we need to unravel the BS logics and social mechanisms that underpin BS decisions and behaviors, and hypothesize that states may, for example, not exclusively be informed in their burden sharing behavior by a logic of consequentiality but one of appropriateness. However, in order to gain access to this logic and social mechanisms, we need to employ post-positivist theories (and thus methodologies).
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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 | 0,010 | 0,015 |
| 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 | 0,004 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».