Preventing Ethnic Conflict: Successful Cross-National Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Chapter 1 Introduction Part 2 The Problem Chapter 3 Student and Teacher's Introduction to Part One Chapter 4 The Beginning: Abe Lincoln in India and a Pair of Hungarians in Ottawa Chapter 5 Democracy and Its Downside Chapter 6 The Invention of Race and Ethnicity and Its Many Consequences Chapter 7 Identities: Ethnic and Otherwise Chapter 8 Ethnic Renewal: Italian Americans, Bosnian Muslims, and Native Americans Chapter 9 Reports for the Daily Press: a Worldwide Network of Research Assistants Part 10 Toward Solutions: From Time to Time and Place to Place Chapter 11 Student and Teacher's Introduction to Part Two Chapter 12 Backdrop and Precursors Chapter 13 The Enclave Solution in Switzerland and Ghana Chapter 14 The Immigrant Solution in Sweden, Canada, and Australia Chapter 15 Sojourner Finns, Israelis, and Greeks and Also the Unfashionable Solution of Partition (India, No! Czechoslovakia, Yes!) Chapter 16 Leave Vengeance to the Lord: One Tough but Grand Solution Part 17 Over the Horizon Chapter 18 Student and Teacher's Introduction to Part Three Chapter 19 Beyond National Policies Chapter 20 Assimilation and Pluralism: An Outmoded Distinction? Chapter 21 The End: Values, Politics, and Assimilation
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».