Bibliographic record
Abstract
La dimension internationale des conflits ethniques a acquis récemment une place importante dans la littérature traitant des causes et de l’évolution de ce type de différends. Toutefois, un important stade dans l’évolution d’un conflit ethnique, sa diffusion régionale, est beaucoup moins étudié, probablement à cause de sa rareté. Malgré cela, quand un conflit ethnique déborde dans les États avoisinants, une instabilité généralisée à l’ensemble de la région devient très probable. Découvrir quels sont les facteurs « de risque » qui favorisent la diffusion des conflits ethniques est le principal objectif de cet article. Plusieurs variables telles que la contiguïté, l’affinité ethnique, les conflits passés, l’irrédentisme et le type de régime politique, sont évaluées afin de construire un indice de diffusion qui signale un potentiel de diffusion plus ou moins élevé. Par la suite, les résultats obtenus pour cet indice sont comparés à l’occurrence d’un processus de diffusion dans le cas de 75 conflits couvrant l’ensemble des régions du monde affectées par la violence ethnique.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.029 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".