Creating Status Loss: Delegitimation through Information Warfare
Notice bibliographique
Résumé
Abstract How do states compete for status—i.e., an elevated position in the international order? Conventional wisdom suggests that states do so by enhancing their own status, such as by joining selective international institutions or winning wars. I theorize and test another strategy: reducing their competitor's status through delegitimation. By spreading information about the target's failure (i.e., character assassination), delegitimation can undermine the target's status in the eyes of third-party states and subvert the target's ability to form coalitions with said third-party states. I test my theory through a survey experiment in Canada, wherein select respondents were exposed to Chinese information campaigns about US failure in the Middle East. Exposure to delegitimation reduces the respondents’ assessment of US status, in turn reducing their (1) support for Canada to participate in joint military exercises with the United States and (2) assessment of US credibility in multilateral trade negotiations. I contextualize these results through a case study of Chinese delegitimation of US policy in Africa and its impact on African countries’ alignment with the United States. My analysis highlights the changing character of war: the mechanisms and effects of information warfare, including America's psychological operations, China's “three wars,” or Russia's active measures.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».