Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».