Assessing Wartime Leaders' Motives: A Comparative Study of the Russo‐Ukrainian War and the World War <scp>II</scp>
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT McClelland's human motivation theory has been used to predict wars and conflicts since its inception. This article offers two novelties. First, the study contextualizes assessments of the imperial motivational pattern by comparing it across countries. Second, it uses an effect size metric, Cohen's d , instead of observed frequencies of power and affiliation words. The resulting assessment can indicate the prospects of negotiation or escalation in a conflict situation depending on the parties' motives. The analysis focuses on the Russo‐Ukrainian War and covers five countries: Russia, Ukraine, the United States, the United Kingdom, and France. The scope of comparisons includes war‐related speeches of those countries' leaders, war coverage by selected mass media outlets, and speeches and news items produced during WWII. Text corpora containing more than 93 million words in four languages (English, Russian, Ukrainian, and French) were processed using a version of the motive lexicon (dictionary). Although the Russo‐Ukrainian War did not reach WWII‐level animosity, the study indicates that the prospects for finding a negotiated solution remain dim. A high “power‐minus‐affiliation” gap characterized the speeches of the belligerent countries' leaders and war coverage by the national media.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».