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Enregistrement W4220871438 · doi:10.1177/13540661221084870

Committed sponsors: external support overtness and civilian targeting in civil wars

2022· article· en· W4220871438 sur OpenAlexaff
Arthur Stein

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of International Relations · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Conflict and Governance
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCovertPoliticsIncentivePolitical economyState (computer science)Political scienceSpanish Civil WarAffect (linguistics)Public supportLaw and economicsLawSocial psychologyPublic relationsSociologyPsychologyEconomicsMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Does the overtness of external support to rebels affect civilian targeting in civil wars? Conflict studies increasingly scrutinize how insurgent sponsorships shape rebels’ behavior. However, the influence of external sponsors’ decisions to publicly acknowledge or deny their support on rebel conduct is largely neglected. This article introduces a new dataset on the overtness of external support to rebels in civil wars between 1989 and 2018. It then assesses whether the overtness of support is correlated with insurgents’ propensity to target civilians. I hypothesize that overtly supported rebels are less likely to target civilians than covertly supported rebels. This hypothesis stems from how supply-side factors—the way state sponsors expectedly act after having allocated their support—impact insurgents’ structure of incentives around relations with non-combatants. Statistical analyses yield strong support for my hypothesis. Moreover, further analyses show that support overtness influences civilian targeting independently from sponsors’ characteristics, such as political regimes or foreign aid reliance. Thus, in addition to the type of material aid insurgents receive, variation in whether support is covert or overt shapes how rebels treat civilians.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,699
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,287
Écart entre enseignants0,270 · 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'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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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