From Fragility to Stability: A Novel Transition Model for Third-Party Interventions in Fragile and Conflict Affected States
Notice bibliographique
Résumé
Policymakers and scholars alike have wrestled with the question of why some third-party interventions in fragile and conflict affected states (FCAS) are successful while others are not. For example, countries such as Cambodia, Rwanda, and Uzbekistan have been pulled out of extreme fragility, whereas countries such as Libya, Mali, and Zimbabwe remain mired in extreme fragility despite numerous attempts at spurring economic, social, and political development. This dissertation examines post-intervention variations in the development and security outcomes in otherwise similar fragile countries, in order to explain why some Western interventions have failed while others have succeeded. By documenting key cases of third-party intervention in FCAS and examining them systematically this research program tests structural aspects of each country situation while at the same time accounting for agency and leadership roles, both domestically and internationally. Using a theoretical framework based on the evolutionary biology principles of alternative stable states and positive feedback loops, the findings indicate that there is some evidence that—perhaps counter intuitively—outside interventions should focus initially not on the weakest state fragility dimension (authority, legitimacy, and capacity) but rather on the strongest. For states stuck in extreme fragility for long periods of time, the level of each of the three dimensions is so low that focusing on the weakest dimension only leads to premature load bearing and isomorphic mimicry problems (Andrews, Pritchett and Woolcock 2017). Rather, interventions which target the strongest dimension of fragility lead to improvement by establishing self-reinforcing, 'runaway' positive feedback loops. At the same time, the findings indicate that intervention on the strongest dimension may be a necessary but not sufficient factor in catalyzing recovery, and that certain preconditions or concurrent conditions may be needed to ensure that these 'virtuous cycles' have a positive feedback effect on the other two dimensions of fragility, improving development and security outcomes and catalyzing long-term recovery in state authority, legitimacy, and capacity.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,002 |
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 ».