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Enregistrement W3080467074 · doi:10.1093/oso/9780198846796.003.0005

Debating Military Interventions

2020· book-chapter· en· W3080467074 sur OpenAlexaboutno aff
Wolfgang Wagner

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2020
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Conflict and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical sciencePoliticsPolitical economyForeign policyAdversaryRelevance (law)LawSociologyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Parliamentary debates on the military missions in Afghanistan and against Daesh in Canada, Germany, and the United Kingdom are analysed to demonstrate that political parties systematically differ in the way they frame the use of armed force. The analyses provide strong evidence for a left/right difference in approaching conflict generally. Left, and particularly radical left parties, exhibit ‘spiral model thinking’, i.e. a critical reflection on how one’s own policy contributes to the adversary’s behaviour. From this perspective, the threats posed by the Taliban and the jihadists of Daesh are not simply given, but their severity, at least in part, results from the intervening countries’ policy. In contrast, parties on the right have a higher tendency to take the nation state as their prime reference point and to argue in terms of national interests and national security. References to humanitarian universal values can be found across the political spectrum. A MANOVA analysis shows that an MP’s party family is a stronger predictor of the frames she will evoke than her nationality, further underlining the relevance of party politics for the study of military interventions and foreign policy more broadly.

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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,837

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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