Notice bibliographique
Résumé
This article provides an analysis of how tensions in local communities in Ukraine evolved from 2018 to 2023 and the forces driving them. Using ethnographic data, the authors profile four facilitated dialogues to illustrate the dynamics that sparked and quelled discord and the important role religious actors play in facilitated dialogues. They illustrate why and how the arc of conflict has rapidly changed under the draconian conditions of war. Drawing on Chantal Mouffe’s work on pluralism, they argue that social tensions in Ukraine prior to the full-scale invasion in 2022 were primarily of an agonistic nature. They involved disputes between adversaries, rather than antagonistic conflicts between groups. The most frequent adversary was the state. The disputes reflected grievances stemming from economic struggle rather than hostility among groups. Religious actors, regardless of their confession, can potentially play a positive role in the stimulation of non-violent collective action to transform tensions and build social solidarity and social cohesion. However, religious actors are equally capable of exacerbating the tensions that prolong conflict. The authors assess what is at stake in the success or failure of these initiatives to create a culture of dialogue to mediate social tensions in the context of war.
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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 | 0,016 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,049 |
| Communication savante | 0,018 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».