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Record W7067561492

Macro-analyse quantitative des facteurs dâémergence des émeutes : une nouvelle approche de compréhension mondiale des violences collectives

2012· other· fr· W7067561492 on OpenAlexvenueno aff

Bibliographic record

VenueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2012
Typeother
Languagefr
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicYeasts and Rust Fungi Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Identity (music)Quantitative methodology
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Suite aux émeutes du Printemps Arabe de 2011 et l’incapacité avouée à prévoir ce genre d’évènements à l’échelle mondiale, nous nous sommes intéressés à une nouvelle approche macroscopique quantitative qui doit permettre de mieux comprendre cette problématique dans son ensemble. Après avoir considéré, au travers des connaissances existantes, la conception d’un cadre théorique éclectique considérant l’émergence des émeutes, nous avons procédé à une analyse par recension de leurs facteurs regroupés en sphères politiques, économiques, sociales et technologiques. De ces analyses nous avons tiré trois grandes catégories d’émeutes, à savoir, les émeutes ethniques-religieuses, les émeutes socio-économiques, et les émeutes de masse-politiques.\n\nDans la deuxième partie de notre recherche, nous avons abordé la problématique sous l’angle quantitatif. Tout d’abord, nous avons effectué des analyses bivariées entre les différentes catégories d’émeutes et les différentes sphères de variables. Nous avons ainsi remarqué que les émeutes de masse-politiques sont principalement sensibles aux facteurs politiques des pays. Les émeutes socio-économiques de notre échantillon sont quant-à -elles fortement liées aux variables des sphères sociales et économiques. Enfin, les émeutes de type ethniques-religieuses sont liées à la fois à la sphère sociale, et plus particulièrement à l’aspect d’hétérogénéité ethno-religieuse, et également aux variables de la sphère économique. Si ces constatations peuvent sembler tautologiques, en fait il n’en est rien. Ce que nous avons identifié ici est le fait que les différentes typologies d’émeutes, comme nous les avons établies, ont un lien direct avec les sphères de variables concordantes, répondant ainsi à une logique quantitative.\nEnsuite, nous avons établi des modèles statistiques par le biais de régressions linaires multiples. Plusieurs modèles ont été créés pour répondre aux différentes typologies d’émeutes. On retrouve ainsi un modèle global visant à comprendre les émeutes dans leur ensemble, et également des modèles spécifiques créés pour analyser les sous-catégories d’émeutes. Deuxième point important de notre étude : il est possible d’établir des modèles statistiques fiables pour analyser les émeutes de manière macroscopique et ces derniers varient en fonction des catégories d’émeutes. Ainsi, notre modèle multivarié principal explique 50% de la variance du taux global d’émeutes.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.270
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.007
GPT teacher head0.181
Teacher spread0.174 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2012
Admission routes1
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