Revisiting the effectiveness of economic sanctions in the context of Russia’s invasion of Ukraine
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses the relevant and ongoing debate surrounding the effectiveness of economic sanctions. In light of recent sanctions imposed by Canada, the United States, Europe, and other Western states in response to Russia’s invasion of Ukraine, the topic has garnered renewed attention. To assess the effectiveness of these sanctions thus far, it is important to revisit key contributions in the existing literature. We begin by defining economic sanctions and describing their most common forms. Next, we explore the question of whether sanctions are effective, by examining different conceptions of the term “effectiveness.” Then, we address the skeptics to understand why many scholars have argued that sanctions tend to be ineffective or have adverse consequences. Finally, we examine the key question of the effectiveness of economic sanctions thus far in the context of Russia’s invasion of Ukraine, utilizing a five-dimensional framework devised by Lindsay (1986. Trade sanctions as policy instruments: A Re-examination. International Studies Quarterly, 30(2), 153–173). We find evidence that the sanction regime on Russia has been mostly effective thus far in dimensions of deterrence, international symbolism, and domestic symbolism, partially effective in terms of compliance, and mostly ineffective in terms of subversion. We conclude by arguing that future research should take a broader, more interdisciplinary approach when assessing sanction effectiveness.
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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 | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,016 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».