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Enregistrement W4210889327 · doi:10.1093/ehr/ceac032

Paramilitarism: Mass Violence in the Shadow of the State, by Uğur Ümit Üngör

2022· article· en· W4210889327 sur OpenAlexaff
Gregor Kranjc

Notice bibliographique

RevueThe English Historical Review · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTerrorism, Counterterrorism, and Political Violence
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShadow (psychology)JargonGlobeState (computer science)PhenomenonCertaintySkepticismValue (mathematics)Political scienceWork (physics)LawSociologyEngineeringEpistemologyPsychologyPhilosophyComputer scienceLinguisticsPsychoanalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One would think, in light of the horrendous carnage perpetrated in recent decades by paramilitaries in conflicts across the globe, that bookshelves would be heaving with general histories of the topic. But, as Uğur Ümit Üngör makes clear in the opening pages of his fascinating historically informed study of paramilitarism, his work breaks new ground by providing ‘an overview of a complex phenomenon, for which there are no comparative, wide-angle overviews’ (p. v). Specialised, densely theorised (and often jargon-heavy) studies of specific conflicts and their paramilitaries abound, and Üngör’s concise synthesis identifies many of them and their important contributions. But the value of Üngör’s work is his ability to distil this complexity into three shared characteristics that one can say with certainty mark all paramilitaries: ‘in all cases history matters, crime matters, and the state matters’ (p. 17). Üngör organises his book and its three main chapters around these three themes.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,791
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,259 · 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
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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