Three Models of Foreign Policy Learning in Counterinsurgency: David Galula and the Algerian War
Notice bibliographique
Résumé
Counterinsurgency (COIN) has recently received much attention in IR. However, emphasis has been on why insurgents often win. This essay asks instead how individuals and states learn to conduct COIN campaigns. IR lacks a consensus theory of foreign policy learning. I offer a pluralist account, arguing multiple processes of learning are possible. I emphasize three. The first is top down, predicating learning on rigid systems of theoretical assumptions. This is learning by paradigm. The second is bottom up -- learning begins with trial and error experiments, gradually clarifies policy problems, and then forms solutions. This is learning by doing. The third locates learning in intersubjective recognition, framed by cognitive scientists as a process of mentally replicating or simulating the mental states of others. This is learning by simulation. I evaluate this heterogeneous account against a historical case of COIN learning: the French COIN theorist David Galula’s experiences in the Algerian War. Galula’s account was and is especially influential, creating much of what we now consider standard COIN theory. I conclude that all three models offer insight into foreign policy learning. Thus, a pluralist account of foreign policy learning is appropriate.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».