Analysis of the Effects of Large-Scale Disasters on the Behavior of Non-State ViolentActors in Countries Already Under Duress
Notice bibliographique
Résumé
Over the course of human civilization, humanity has been exposed to major disruptions of normalcy due to the onset of naturally occurring large-scale disasters. In the midst of disaster, some societies have also dealt with intrastate conflicts that strain the already depleted resources necessary for the survival and support of established institutions and governance. At the forefront of my research is the ongoing COVID-19 pandemic which established itself in the fourth quarter of 2019 and has since then taken hundreds of thousands of lives and deteriorated several economies around the world. For this paper, I will be analyzing the effects that disasters have with respect to the behavior of non-state violent actors (NSVAs) and subsequent influence on conflict continuation, escalation, and de-escalation, as well as the NSVAs ability to legitimize themselves in the view of the state and international community. I will be drawing on existing literature, including the Ripe Moment Theory presented by Joakim Kreutz, to help explain behavior and conflict before, during, and after a disaster; will be utilizing the ACLED ConflictDatabase to track conflict intensity both before and during the pandemic; and will be providing case studies from multiple regions around the world to provide different contexts for distinctNSVAs. At the end of this paper, I come to the conclusion that the behavior of the NSVA and conflict continuation, escalation, and/or de-escalation, in the midst of a disaster, is both moderately dependent of the condition of the regime type, as well as the overall ambitions of the actors in question, whether that be political motivations or motivations of other interests.Additionally, I argue that states and NSVAs must come to a mutual agreement in the establishment of relief services, and that states should attempt to negotiate with the NSVA in the facilitation of the appropriate resources and guidance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».