Escassez ou fartura? Sobre a causalidade dos conflitos ambientais do pós-Guerra Fria
Bibliographic record
Abstract
O fim da Guerra Fria acarretou na desconstrução e na revisão do conceito o segurança no campo das relações internacionais. A Escola de Copenhague, por adotar uma abordagem multissetorial torna-se uma dos principais contribuidores no avanço dos estudos de segurança. Almejando reconstruir um mecanismo de causalidade condizente com a realidade dos conflitos interestatais do Pós Guerra Fria, este artigo expõe as duas principais variáveis discutidas na literatura, a escassez e a fartura de recursos naturais, como fatores que contribuem para a eclosão de conflitos. Problematizar-se-ão as pesquisas desenvolvidas pela Escola de Toronto uma vez que elas argumentam em prol da escassez de recursos naturais como a variável mestra na construção do mecanismo de causalidade que iniciou os diversos conflitos do Pós Guerra Fria para então argumentar que a variável, fartura de recursos naturais - é detentora de um maior poder de explanação e por conseguinte, na construção de um mecanismo de causalidade. Múltiplos estudos de casos já conduzidos em diferentes regiões do mundo serão analisados sustentando esta argumentação.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".