Notice bibliographique
Résumé
This dissertation develops and tests a new theoretical synthesis for understanding how armed groups keep their combatants fighting rather than deserting or defecting. It examines two basic methods of limiting desertion: keeping coercive control over combatants, and fostering norms of mutual cooperation among them. It argues that the effectiveness of each approach is conditioned by the degree to which combatants value the common aim of the success of the armed group. Norms of cooperation require a commitment to this common aim to be effective. Control can be effective even when combatants are uncommitted, but loses effectiveness with severe disagreements among combatants. This approach provides an advance on past work on the requirements for armed groups in civil wars. Some assume, unrealistically, that common aims drive individual behaviour directly. Others focus exclusively either on individual rewards and punishments or on norms of cooperation. This dissertation, in contrast, sees each as important and as contingent upon the prior consideration of whether combatants share a common aim.A qualitative analysis of armed groups in the Spanish Civil War examines micro-level evidence about common aims, the provision of control, and the emergence of norms of cooperation. The dissertation then tests its major hypotheses statistically using two original datasets of soldiers from that war, based on the author's archival research. It conducts further statistical tests against a new dataset of defection from government armies in 28 civil wars during the 1990s. It concludes with a discussion of new directions.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».