Paramilitary Conflict in Colombia: A Case Study of Economic Causes of Conflict Recidivism
Notice bibliographique
Résumé
Following the peace accord on 26 September 2016 between the Colombian government and the Colombian Revolutionary Armed Forces (FARC), significant structural issues persisted in Colombia, such as state fragility, land distribution challenges, and rural impoverishment, all of which jeopardized sustainable peace. Previous disarmament events indicated potential shifts in violence and recidivism rates among ex-combatants. This paper aims to determine the likelihood that, in the post-conflict era with FARC, these ex-combatants would rearm themselves into new criminal factions. Employing a methodology by Paul Collier, the study utilized logit, probit, and panel data models with both fixed and random effects to evaluate the recidivism risk at the municipal level. A 1% increase in per capita municipal income decreased conflict probability due to the increased opportunity cost of disrupting economic endeavors. Conversely, 1% increases in potential conflict benefits from tax revenue and natural resource proceeds raised the probability of conflict by 40% and 17%, respectively. Key results indicate that economic advancement, as measured by per capita income, reduced the duration of paramilitary presence, whereas revenue from taxes and natural resources extended it at the municipal level in Colombia.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».