Export für Ihre Literaturverwaltung

Übernahme per Copy & Paste
Bibtex-Export
Endnote-Export

       

Weiterempfehlen

Bookmark and Share


Temporal analysis of political instability through descriptive subgroup discovery

[Zeitschriftenartikel]

Lambach, Daniel; Gamberger, Dragan

Zitationshinweis

Bitte beziehen Sie sich beim Zitieren dieses Dokumentes immer auf folgenden Persistent Identifier (PID):http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0168-ssoar-368876

Weitere Angaben:
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 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.
Thesaurusschlagwörter failed state; conflict theory; conflict management; political stability; political violence; cause; research approach; methodology; theory
Klassifikation Friedens- und Konfliktforschung, Sicherheitspolitik; Forschungsarten der Sozialforschung
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 http://dx.doi.org/10.1080/07388940701860359
ISSN 1549-9219
Status Veröffentlichungsversion; begutachtet (peer reviewed)
Lizenz Deposit Licence - Keine Weiterverbreitung, keine Bearbeitung
Dieser Beitrag ist mit Zustimmung des Rechteinhabers aufgrund einer (DFG geförderten) Allianz- bzw. Nationallizenz frei zugänglich.
top