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Enregistrement W7132881957

Unconditional Loyalty: The Survival of Minority-Dominated Regimes

2025· dissertation· W7132881957 sur OpenAlexafffund
Salam Alsaadi

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2025
Typedissertation
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Conflict and Governance
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of CambridgePrinceton University
Mots-clésAutocracyAuthoritarianismEthnic groupPower (physics)DemobilizationDissenting opinionCohesion (chemistry)Loyalty
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dissertation examines the relationship between ethnic identity and the survival of authoritarian regimes in ethnically divided societies. Contrary to the conventional view that minority regimes are vulnerable to breakdown, many of these regimes exhibit remarkable durability. My dissertation provides the first systematic attempt to theorize and empirically examine minority autocracies. I find that minority regimes that exclude a single majority ethnic group exhibit exceptional durability and immunity from outsider anti-regime challenges. Prominent examples of such autocracies are the Togolese regime, which has been in power since 1963, the RPF regime in Rwanda which has been in power since 1994, and the Apartheid South African regime. On average, these regimes have remained in power more than twice as long as other autocracies. I argue that the durability of this type of minority autocracies is rooted in their unique ethno-political configuration, which allows them to foster a largely unconditional loyalty due to the ruling minority's fear of being subjected to majoritarian rule. Such heightened threat perception, in turn, leads to three dynamics that strengthen the regime: (1) cohesion among coethnic elites, enabling the regime to deploy the military in repression without fear of defections; (2) the demobilization of the ruler’s ethnic group, which becomes actively involved in policing and sanctioning deviant or dissenting coethnics; and (3) coethnic counter-mobilization, which involves the mobilization of civilian supporters and militias from the ruler's ethnic group who actively participate in repression. I test these arguments using a mixed-method approach that combines statistical analysis with in-depth case studies. My quantitative analysis draws on a novel dataset of all minority regimes from 1900 to 2015. Additionally, I conduct a small-N comparative study of three key cases: the current regime in Bahrain, the Assad regime in Syria, and the regime of Omar al-Bashir in Sudan. This qualitative analysis is based on in-person interviews conducted in Sudan, Bahrain, Lebanon, and London.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,941
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,353 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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