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Enregistrement W3121269977

The Role of Justice in Historical Negotiation

2011· article· en· W3121269977 sur OpenAlexaff
Lynn Wagner, Daniel Druckman

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePeacebuilding and International Security
Établissements canadiensInternational Institute for Sustainable Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNegotiationProcedural justiceDistributive justiceEconomic JusticeCompromiseDistributive propertySocial psychologyProcess (computing)HeuristicPolitical sciencePsychologyLawComputer scienceMathematicsArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores the role of justice in eleven historical cases of inter-governmental negotiation. Building on results obtained in several recent studies on justice in negotiation, we examine a set of hypotheses about relationships among negotiating process (as distributive bargaining or problem solving), justice (as procedural and distributive), outcomes (as compromise or integrative), and the duration of the agreements. The process variables were coded from negotiators’ statements with categories from the bargaining process analysis system. The justice variables were coded with a system developed in recent studies on peace agreements. Similar to results obtained by Hollander-Blumoff and Tyler (2008) in a simulated legal setting, we find correlations between procedural justice, problem solving and integrative outcomes. Similar to results obtained by Druckman and Albin (2011) on peace agreements, we find a strong relationship between distributive justice and the durability of the agreement. In these cases, problem-solving processes were shown to mediate the relationship between procedural justice and integrative outcomes. The findings suggest that justice plays an important role across a variety of negotiation settings. We present these results as heuristic, suggesting avenues for further research on larger and more diverse samples of cases.

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)0,002
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,256 · 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
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

Citations0
Publié2011
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