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Enregistrement W3093965850 · doi:10.1080/13510347.2020.1828356

Citizen endorsement of contested peace settlements: public opinion in post-Dayton Bosnia

2020· article· en· W3093965850 sur OpenAlexfundno aff
Edward Morgan‐Jones, Djordje Stefanović, Neophytos Loizides

Notice bibliographique

RevueDemocratization · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePeacebuilding and International Security
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPolitical sciencePublic opinionArgument (complex analysis)PeacekeepingPublic administrationEthnic groupTest (biology)Survey data collectionPolitical economyLawPeacebuildingCorporate governanceSociologyTreatyPeace and conflict studiesPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article asks what shapes public support for comprehensive peace agreements that aim to end violent conflict in deeply divided societies. Although public perceptions are critical for the success of territorial settlements, little scholarly attention has focused on citizen attitudes towards peace in the post-implementation phase. We develop and empirically test a theory of citizen support for peace agreements that relates power-sharing institutions to broader citizens’ security considerations and integrates into this theory the roles of international peacekeeping, ascriptive minority/majority identities and exposure to alternative governance structures (i.e. federal, consociational and centripetalist). We argue that the degree to which a peace treaty provides credible security to citizens determines public support for power-sharing. We test this argument in a least likely case Bosnia Herzegovina. Using data from a 2013 representative survey with 1007 respondents, we examine the determinants of popular support for the Dayton Peace Accords. Our findings suggest that in each of the three main ethnic groups of Bosnia, more people would have voted for Dayton than against it and highlight the mechanisms through which individual and ethnic group security concerns shape support for the country’s post-conflict institutions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,275 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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