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Enregistrement W2905466665 · doi:10.1177/0020715218816135

Why does armed conflict begin again? A new analytic approach

2018· article· en· W2905466665 sur OpenAlexvenueno aff
Eric W. Schoon

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Comparative Sociology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Conflict and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArmed conflictScholarshipLegitimacyVariety (cybernetics)Scope (computer science)PoliticsConflict analysisPower (physics)InequalityPolitical scienceSociologyEpistemologyPositive economicsPolitical economySocial scienceConflict resolutionLawComputer scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An increasing majority of armed conflicts worldwide are episodes of recurrence (i.e. armed conflicts that occur after another armed conflict ends in the same country). This trend motivates a growing collection of scholarship on the causes of recurrence, but empirical research on this topic supports contradictory conclusions. Engaging these contradictions, this article introduces a novel approach to retroductive comparative analysis, which adapts the logic of semi-structured interviews for use in historical research, to examine the features and causes of 58 cases of armed conflict recurrence that took place between 1946 and 2005. Through this analysis, I identify five varieties of recurrence that are substantively and causally distinct. My analysis identifies scope conditions for existing theories of recurrence and, more broadly, demonstrates how distinct configurations of power inequalities, political opportunities, and the pursuit of legitimacy shape the proximate causes of each variety of recurrence.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,840
Score d'incertitude au seuil0,708

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 technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,327 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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