Isolating the Roles of Religion, Ethnicity, and Political Ideology in Mass Atrocities, 1800–2020
Notice bibliographique
Résumé
Religion, ethnicity, and political ideology all lend themselves to the perpetration of mass atrocities by creating a sense of identity that sets up an Us/Them dichotomy. Atrocities are modelled here as arising from the motive of acquiring territory but augmented by other-regarding preferences that capture the role of identity. My empirical results using data for the period 1800–2020 confirm that all these identity-driven motivators are associated with mass atrocities, with religion being more powerful than ethnicity. Monotheistic religions (with the strong exception of Judaism) are seen to be associated with more mass atrocity deaths than (polytheistic) Hinduism, lending partial credibility to Hume’s (1757/2010) view on the intolerance of monotheism. While democracies are associated with fewer mass atrocities than autocracies, Christian liberal democracies are not. My statistical analysis rejects the popular presumption that Islam is more violent than Christianity. In fact, in the post-World War II (WWII) era, among the major religions Christianity has been associated with the most mass atrocity deaths. The results also show that mass deaths were higher in atrocities that took place in settler colonies, especially in the post-WWII period of decolonisation. Using mass atrocities as the metric of violence, the correlations found in the empirical work of this paper offer many new and surprising findings.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».