Crude Oil, Refined Strategy: How Foreign Energy Investments Influence Intervention Strategies in Civil Wars
Notice bibliographique
Résumé
Conventional wisdom and popular myths suggest states will go to great lengths to secure access to oil and gas resources. Recent academic work reinforces this view, particularly in explaining why energy-importing states might intervene in the civil wars of their suppliers. However, much of this research has focused on the incentives for importers and overlooks the role of foreign energy investments. Do states with oil and gas investments in countries experiencing civil wars behave similarly? This dissertation addresses this gap by exploring how energy investments influence foreign military support strategies during civil wars. Rather than fully committing to intervention by deploying troops, states with energy investments tend to opt for indirect military support strategies such as providing weapons, training, or intelligence, driven by the long-term implications of upstream oil and gas investments. This strategic approach called “hedging” allows invested states to display commitment to their chosen side and signal restraint to the opposition. By adopting this approach, can better balance the tradeoffs of military support, manage their reputations with both sides of the conflict, and safeguard the longevity of their investments. To test this theory, I conduct a quantitative analysis of 94 civil wars between 1975 and 2017, and present two case studies of British and French military interventions in the Nigerian Civil War (1967-1970) using declassified archival evidence. The findings reveal that when countries experiencing civil war host foreign oil and gas resources, states with oil and gas investments are more likely to offer limited support to signal commitment and restraint for the purpose of safeguarding long-term investments. Even when the uncertainty of civil wars diminishes, the long-term risks to energy investments deter states from significantly altering their military support strategies. These results challenge conventional arguments that natural resources invariably lead to more conflict. Instead, they offer important insights into the nuanced and complex relationship between energy resources and conflict decision-making.
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 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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».