A Winning Team of Losers: The Logic of Jihadist Coalitions in Civil Wars
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For small groups fighting in multi-actor civil wars, joining a larger coalition is often a way to survive. Yet, it is not only rebel or pro-government non-state armed groups that form alliances; in many cases, jihadists have been surprisingly successful in building winning coalitions in civil wars. This is puzzling because jihadists attract fierce international opposition and are therefore very risky teams to join. Jihadists are also typically excluded from the political process, which means that they are unlikely to enjoy the spoils of a peace agreement. Why then would any local groups choose to join jihadist coalitions, rather than other rebel or pro-government coalitions in a conflict theatre? In this paper, we argue that ideology fails to explain this choice; rather, we contend that competition among rebel and pro-government coalitions inevitably produces winners and losers. Under these conditions, jihadists serve as an attractive spoiler coalition, drawing support from groups that see no chance of benefitting from an existing or future peace agreement. By offering these ‘losers’ a wider network and reference group, jihadists can expand their coalition base and territorial reach. By courting support from marginalized groups across ethnic and tribal lines, jihadists can create a winning coalition out of a diverse mix of losers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».