WHAT DO RATIONAL CHOICE THEORY AND SOCIAL NETWORK ANALYSIS HAVE TO SAY ABOUT THE DRUG WAR IN MEXICO?
Notice bibliographique
Résumé
The violence attributed to drug trafficking organizations (DTOs) has evolved in the last decade, with DTOs increasing the reach and scope of their operations in the Latin American region and trafficking narcotics into the United States and Canada. The complexity of combating DTOs using military force has shown limited results, especially in Mexico, where levels of violence have increased to record levels. This study examines the development of a coercive approach based on two perspectives: First, on rational choice theory to describe how violence presents a maximizing strategy for drug cartels under actual conditions of competitive dynamics derived from the kingpin strategy employed in the previous two decades, and second, by employing social network analysis to study the competing dynamics of the cartel alliance structure of the two main cartels in Mexico, Cartel de Jalisco Nueva Generacion (CJNG) and Sinaloa Cartel. Under this framework, policy recommendations vary over social, political, and economic actions that, based on the underlying economic motivation of the cartels, seek to increase perceived costs, and create incentives for assimilating part of the cartels into an open marijuana market to reduce competitive pressures that fuels inter cartel conflict.
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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 | 0,010 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».