The effects of wars: lessons from the war in Ukraine
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Notice bibliographique
Résumé
War remains a central feature of global politics and has been a core focus for politics and international relations, history, economics, sociology as well as other cognate disciplines. The analysis of the effects of war has, however, tended to be compartmentalised by sub-disciplines. This article proposes a heuristic framework to map the effects of war in terms of ripple and backwash across a range of interconnected layers of societies. Through this framework, the article then introduces a set of empirically rich and theoretically informed studies from across multiple disciplines which examine the first consequences of the war in Ukraine. Taken together, these studies show that the war has had deep and complex effects affecting human life; human development; economies; values and attitudes; policy and governance; and power distribution and relations around the world. Although broader international public interest in the war may have waned within weeks of the invasion, the effects of the conflict have been deep and continued in many areas, but also differentiated across space and time. Traditional public policy concepts used to frame the effects of “external shocks” such as punctuated equilibrium and critical junctures may overlook such deep-seated and diverse effects, warranting the multidisciplinary lenses used in this volume.
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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 | 0,008 |
| 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 découle