The Relationship between Iran and Saudi Arabia: The implications of the rivalry for the Horn of Africa region
Bibliographic record
Abstract
A rivalidade entre o Irão e a Arábia Saudita tem provocado instabilidade na região do Médio Oriente e, desde o Conflito do Iémen, a mesma tem-se feito sentir na região do Corno de África, levando a um maior envolvimento destes Estados nesta região, nomeadamente em termos securitários. Esta dissertação visa responder à seguinte pergunta: “Quais são as implicações da rivalidade entre o Irão e a Arábia Saudita, para a região do Corno de África?”. A estratégia metodológica do presente estudo é qualitativa, sendo complementada com a abordagem quantitativa de dados secundários, sempre que necessário. A presente dissertação procura compreender as consequências dessa rivalidade argumentando que a mesma tem consequências negativas. No entanto, de forma contraintuitiva, o presente estudo revela que essa rivalidade teve consequências positivas, resultantes do investimento direto estrangeiro e da ajuda ao desenvolvimento aos Estados do Corno de África. Recorrendo ao Realismo Neoclássico, ao Construtivismo e à Teoria dos Complexos de Segurança Regionais, esta dissertação sustenta os argumentos de que a rivalidade entre os dois Estados tem contribuído para a fusão entre os Complexos da Península Arábica e o Complexo do Corno de África, e o aumento do envolvimento dos Estados do Golfo na região do Corno de África contribui negativamente para a inexistência de organismos multilaterais robustos e eficazes, nesta região. Assim, esta dissertação visa contribuir para a literatura já existente sobre o tema, procurando preencher as lacunas existentes na mesma, contribuindo com uma nova perspetiva, utilizando três Teorias das Relações Internacionais e adotando uma abordagem geopolítica, na medida em que esta rivalidade também possui um carácter geopolítico, sendo que o período de análise do presente estudo é, desde o Conflito do Iémen (2015) até 2022.
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 | 0.001 | 0.006 |
| 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 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".