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https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0168-ssoar-368876
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Temporal analysis of political instability through descriptive subgroup discovery
[Zeitschriftenartikel]
Abstract This paper analyzes the Political Instability Task Force (PITF) data set using a new
methodology based on machine learning tools for subgroup discovery. While the PITF
used static data, this study employs both static and dynamic descriptors covering the
5-year period before onset. The methodology... mehr
This paper analyzes the Political Instability Task Force (PITF) data set using a new
methodology based on machine learning tools for subgroup discovery. While the PITF
used static data, this study employs both static and dynamic descriptors covering the
5-year period before onset. The methodology provides several descriptive models of
countries especially prone to political instability. For the most part, these models corroborate
the PITF’s findings and support earlier theoretical works. The paper also shows
the value of subgroup discovery as a tool for developing a unified concept of political
instability as well as for similar research designs.... weniger
Thesaurusschlagwörter
Theorie; Methodologie; Forschungsansatz; Konfliktregelung; Failed State; Ursache; politische Gewalt; politische Stabilität; Konflikttheorie
Klassifikation
Forschungsarten der Sozialforschung
Friedens- und Konfliktforschung, Sicherheitspolitik
Methode
Grundlagenforschung; Methodenentwicklung
Freie Schlagwörter
Fragile Staaten/ Gescheiterte Staaten; Instabilität
Sprache Dokument
Englisch
Publikationsjahr
2008
Seitenangabe
S. 19-32
Zeitschriftentitel
Conflict Management and Peace Science, 25 (2008) 1
DOI
https://doi.org/10.1080/07388940701860359
ISSN
1549-9219
Status
Veröffentlichungsversion; begutachtet (peer reviewed)
Lizenz
Deposit Licence - Keine Weiterverbreitung, keine Bearbeitung
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