Politics in extraordinary times : a study of the reaction of political parties and elites to terrorism
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse porte sur le comportement des élites politiques durant les périodes de crise nationale et plus particulièrement sur leurs réactions aux attentats terroristes. Elle démontre que les crises terroristes sont tout comme les conflits militaires ou diplomatiques propices aux unions nationales et notamment aux ralliements des partis d’opposition auprès du gouvernement. L’analyse statistique d’actes terroristes s’étant produits dans cinq états démocratiques (Allemagne, Espagne, États-Unis d’Amérique, France et Royaume-Uni) entre 1990 et 2006 révèle que l’ampleur d’un attentat en termes de pertes humaines ainsi que la répétition de ces attentats influencent dans une large mesure la réaction des élites politiques. Ainsi plus l’ampleur d’un attentat est élevée, plus la probabilité d’un ralliement est grande. En revanche, la multiplication des attentats augmente la possibilité de dissension entre l’opposition et le gouvernement. Par ailleurs, l’opposition est plus susceptible de se rallier au gouvernement lorsque l’attentat est perpétré par des terroristes provenant de l’étranger. L’analyse quantitative indique également que l’existence d’un accord formel de coopération dans la lutte antiterroriste entre le gouvernement et l’opposition favorise l’union des élites. Enfin, les données analysées suggèrent que la proportion des ralliements dans les cinq pays est plus importante depuis les attentats du 11 septembre 2001. Une analyse qualitative portant exclusivement sur la France et couvrant la période 1980-2006 confirme la validité des variables identifiées dans la partie quantitative, mais suggère que les élites réagissent au nombre total de victimes (morts mais aussi blessés) et que la répétition des actes terroristes a moins d’impact lors des vagues d’attentats. Par ailleurs, les analyses de cas confirment que les élites politiques françaises sont plus susceptibles de se rallier quand un attentat vise un haut-fonctionnaire de l’État. Il apparaît également que les rivalités et rancœurs politiques propre à la France (notamment suite à l’arrivée de la gauche au pouvoir en 1981) ont parfois empêché le ralliement des élites. Enfin, cette analyse qualitative révèle que si l’extrême gauche française soutient généralement le gouvernement, qu’il soit de gauche ou de droite, en période de crise terroriste, l’extrême droite en revanche saisit quasi systématiquement l’opportunité offerte par l’acte terroriste pour critiquer le gouvernement ainsi que les partis de l’establishment. La thèse est divisée en sept chapitres. Le premier chapitre suggère que le comportement des élites politiques en période de crises internationales graves (guerres et conflits diplomatiques) est souvent influencé par la raison d’État et non par l’intérêt électoral qui prédomine lors des périodes plus paisibles. Le second chapitre discute du phénomène terroriste et de la littérature afférente. Le troisième chapitre analyse les causes du phénomène d’union nationale, soumet un cadre pour l’analyse de la réaction des élites aux actes terroristes, et présente une série d’hypothèses. Le quatrième chapitre détaille la méthodologie utilisée au cours de cette recherche. Les chapitres cinq et six présentent respectivement les résultats des analyses quantitatives et qualitatives. Enfin, le chapitre sept conclut cette thèse en résumant la contribution de l’auteur et en suggérant des pistes de recherche.
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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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".