Deterrence and Foreign Election Intervention: Securing Democracy through Punishment, Denial, and Delegitimization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Democratic elections are under threat from foreign interference. Democracies around the world are experimenting with a range of responses, from threatening potential interveners with a variety of retaliatory punishments to bolstering election security, scrutiny, and counter-interference operations, and leveraging multilateral institutions to reinforce norms of behavior and rules of engagement. At their root, many of these approaches are anchored to the logic of deterrence, compellence, and denial. Surprisingly, however, scholars and practitioners have paid scant attention to how contemporary approaches to countering foreign election intervention (FEI) fit within the larger framework of deterrence theory and practice. Our article reframes existing contemporary responses to FEI within the unifying context of fifth-wave deterrence scholarship, an emerging subtext of research on coercion with a penchant for all-domain observations, interdisciplinarity, and sub-threshold challenges that bridge the divide between national security and public safety. By exploring FEI within the context of contemporary deterrence, we sharpen our collective understanding of the phenomena and how best to respond. Our analysis encourages a more nuanced understanding of adversaries’ cost–benefit calculations in deciding whether, when and how to intervene in elections, and, crucially, helps identify the tools, technologies, infrastructures, and processes needed to manipulate an adversary's calculus and preferences. In doing so, we gain a better sense of the conditions under which states can deter FEI all the while securing national elections.
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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 | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».