MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401976213 · doi:10.1017/s1537592724000963

Deviant Cohesion and Unauthorized Atrocities: Evidence from the American War in Vietnam

2024· article· en· W4401976213 sur OpenAlexaff
Marek Brzeziński

Notice bibliographique

RevuePerspectives on Politics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Conflict and Governance
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVietnam WarPolitical scienceCriminologyCohesion (chemistry)PsychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Why do soldiers engage in unauthorized atrocities? This article explores this question by analyzing the use of postmortem mutilation by American soldiers during the Vietnam War. I show that such acts were remarkably frequent, despite being explicitly prohibited by military policy, and argue that individual-level variation in participation in such violence is explained by social dynamics within military units. Soldiers used mutilation mostly as a means of avenging enemy atrocities or deaths among comrades. Revenge motives were stronger when soldiers shared particularly strong social bonds. Whether these motives resulted in unauthorized atrocity, however, depended on the extent to which discipline was maintained within military units. In units characterized by “deviant cohesion”—strong social ties and weak discipline—informal combatant norms diverged from organizational policies and promoted unauthorized atrocities as a unit-level practice. Evidence for this theory comes from a combination of archival sources and survey data gathered from a representative sample of Vietnam War veterans. A case study of a single Army unit illustrates the mechanism implied by the theory.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,716
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePerspectives on PoliticsMême sujetPolitical Conflict and GovernanceTravaux en français237 207