Election violence prevention during democratic transitions: A field experiment with youth and police in Liberia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract During highly uncertain, post-conflict elections, police officers and youth-wing party activists often engage in low-intensity electoral violence, which cannot be readily explained by national-level, institutional, elite-level strategic incentives for violence. Responding to calls to examine ‘non-strategic’ election violence, this article examines both the key actors most likely to perpetrate violence on-the-ground, and the micro-level perceptions underlying their decisions. In post-conflict contexts, police and youth-wing party activists operate within uncertain, information-poor and weakly institutionalized settings. Consequently, their pre-existing attitudes towards the use of violence, democracy, electoral institutions and towards other political actors influence how and when they engage in electoral violence. We proposed two different paths for reducing this uncertainty and improving attitudes: a) civic engagement programs and b) experience with ‘crucial’ elections, which we defined as the first post-conflict election following the withdrawal of external guarantors of electoral security. We employed a unique, locally led field experiment and panel data collected during the 2017 Liberian election to demonstrate how a ‘crucial election’ improved attitudes of both police and youth activists, while civic engagement programming did not. The findings suggested that elections following major structural reforms may reinforce democratization by improving the attitudes of the actors most likely to participate in violence.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».