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Enregistrement W350830912

Descent into chaos : how the war against Islamic extremism is being lost in Pakistan, Afghanistan and Central Asia

2008· book· en· W350830912 sur OpenAlexaboutno aff
Ahmed Rashid

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitics and Conflicts in Afghanistan, Pakistan, and Middle East
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIslamTerrorismCentral asiaPolitical sciencePoliticsSpanish Civil WarMuslim worldDevelopment economicsPolitical economyQuarter (Canadian coin)Middle EastGeographyLawAncient historyHistorySociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since 9/11, the war in Afghanistan and the invasion of Iraq, the West has been fighting a 'War on Terror', through force and through the building of new societies in the region. In this clear and devastating account, with unparalleled access and intimate knowledge of the political players, Descent into Chaos chronicles our failure. Having reported from central Asia for a quarter of a century, Ahmed Rashid shows clearly why the war in Iraq is just a sideshow to the main event. Rather, it is Pakistan, Afghanistan, and the five Central Asian states that make up the crisis zone, for it is here that terrorism and Islamic extremism are growing stronger. Documenting with precision how intimately linked Pakistan is with the Taliban and other extremist movements, while remaining the US' main ally in the region, Rashid brings into focus the role of many regional issues in supporting extremism, from nuclear programmes to local rivalries, ineffectual peace-keeping to tyrannical rulers. For Rashid, at the heart of the failure in Iraq is the US' refusal to accept the need to build nations. Ambitious and urgent, analyzing events, policies and personalities across the largest landmass in the world, Descent into Chaos chronicles with chilling accuracy why Islamic extremism is now stronger than ever.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,275
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.

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

Citations72
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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