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Enregistrement W2975612898 · doi:10.1177/0020715219874379

The legacy of country-level experience of armed conflict on emancipative value preferences: A global cross-national study

2019· article· en· W2975612898 sur OpenAlexvenueno aff
Nohemi Echeverría, Kenneth Hemmerechts, Dimokritos Kavadias

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Comparative Sociology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion and Society Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésArmed conflictValue (mathematics)Scale (ratio)International conflictPolitical scienceSocial psychologyPsychologySociologyLawGeographyPoliticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the legacies of large-scale armed conflict on emancipative value preferences from 1946 to 2012. The multilevel analysis indicates that people living in countries with past armed conflict are more likely to endorse less emancipative value preferences. The higher the intensity and the longer the duration of the armed conflict episodes experienced in a country, the greater the impact on values. Our evidence further suggests that the mechanism through which armed conflict shapes values is by diminishing/destructing the material, intellectual, and connective resources available to a society. These findings show that armed conflict legacies are bleaker than previous studies on individual exposure to violence have suggested. Large-scale violence diminishes people’s ability and motivation to pursue a life free from domination, potentially eroding the basis of generalized tolerance and cooperation.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,477
Score d'incertitude au seuil0,510

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,358 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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