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Enregistrement W3161180310 · doi:10.1017/9781108954266

Colonial Institutions and Civil War

2021· book· en· W3161180310 sur OpenAlexaff
Shivaji Mukherjee

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2021
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSouth Asian Studies and Conflicts
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsurgencyColonialismFrontierTypologyEthnic groupPolitical scienceGeographyPolitical economyInequalityDevelopment economicsSociologyLawEconomicsPoliticsArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What explains the peculiar spatial variation of Maoist insurgency in India? Mukherjee develops a novel typology of colonial indirect rule and land tenure in India, showing how they can lead to land inequality, weak state and Maoist insurgency. Using a multi-method research design that combines qualitative analysis of archival data on Chhattisgarh and Andhra Pradesh states, Mukherjee demonstrates path dependence of land/ethnic inequality leading to Maoist insurgency. This is nested within a quantitative analysis of a district level dataset which uses an instrumental variable analysis to address potential selection bias in colonial choice of princely states. The author also analyses various Maoist documents, and interviews with key human rights activists, police officers, and bureaucrats, providing rich contextual understanding of the motivations of agents. Furthermore, he demonstrates the generalizability of his theory to cases of colonial frontier indirect rule causing ​ethnic secessionist insurgency in Burma, and the Taliban insurgency in Pakistan.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,817
Score d'incertitude au seuil0,977

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 technologies0,0010,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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