Ethnic Fractionalization and Polarization in New Capital City of Nusantara, Indonesia: Analysis of Potential Conflict
Notice bibliographique
Résumé
This study analyzes ethnic fractionalization and polarization in the new Indonesian Capital of Nusantara (IKN), with a focus on the potential for ethnic conflict as the government directs significant resources towards its development. Data was collected from 54 villages within IKN territory over five months and analyzed quantitatively. The findings show a high ethnic fractionalization index of 0.79 and a slightly high polarization index of 0.61, indicating a moderate risk of conflict. However, the ethno-demographic and ethnopolitical conditions remain conducive to supporting IKN's development. While previous research has addressed ethnic conflict in Indonesia, few studies have examined its implications for major national projects like IKN's development. This study offers a new quantitative perspective on how ethnic diversity influences large-scale governmental projects, highlighting the role of ethnic fractionalization and polarization in shaping the stability of IKN's development. Although such a polarization index indicates the potential for conflict being slightly high, the ethno-demographic and ethnopolitical condition in IKN is still relatively conducive to providing supporting capacity to IKN development, viewed from a statistical and ethnopolitical perspective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».