Replication Data for: Crowding Out the Field: External Support to Insurgents and the Intensity of Inter-rebel Fighting in Civil Wars
Notice bibliographique
Résumé
How does external support to insurgents influence the likelihood that the latter will get involved in violent clashes against other rebel groups? In this article, we outline a theoretical framework which contends that, in multiparty civil wars, rebels sponsored by foreign states are more likely to participate in high-intensity inter-rebel conflicts than rebels receiving no support from external states. We argue that this is because external support creates strategic incentives for insurgent leaders to target other rebel contenders in order to signal resolve to their sponsors and to crowd out the battlefield ahead of the post-conflict period. External support, moreover, tends to activate potent socio-psychological mechanisms among rank-and-file combatants that may remove restraints on the use of violence against other rebel fighters. Using data on inter-rebel conflicts from 1989 to 2018, we test these hypotheses with a set of large-N regressions and find strong support for our theory. Further analyzes inductively reveal that our statistical results are likely, to some extent, to be driven by the prevalence of religious insurgencies in contemporary conflicts. Religious insurgencies display organizational features that could reinforce vertical strategic incentives and horizontal socio-psychological dynamics, thereby increasing their involvement in inter-rebel fighting. To further probe the ‘meso-foundations’ of inter- rebel fighting following rebel sponsorship, we then provide qualitative evidence on the Syrian Civil War. Our article contributes to scholarship by highlighting the consequences of external support on conflict processes beyond the insurgent-incumbent dyad.
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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 | 0,015 | 0,182 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,256 | 0,076 |
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 ».