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Enregistrement W1540993649

Strengthening the Arctic Council: Insights From the Architecture Behind Canadian Participation

2014· article· en· W1540993649 sur OpenAlexaffabout
Jennifer Spence

Notice bibliographique

RevueNorthern review · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)ArcticState (computer science)Political sciencePublic administrationResearch councilWork (physics)Unitary stateSociologyLawGeographyEngineeringEcologyGovernment (linguistics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Arctic has gone from being on the periphery of world affairs, as a venue of fading military tensions between two Cold War superpowers, to holding a prominent global profile and importance triggered by the dramatic environmental changes being observed. It is in this context that the Arctic Council has garnered international attention as a prominent player in the region. This article argues that exploring how the Arctic Council works is critical for understanding what the Council is and what it has the potential to be—in particular, by exploring how the internal organization of a state, such as Canada, serves to define the nature of a member state’s contribution and ultimately plays a critical role in shaping what the Council is.  This analysis exposes that there are, in fact, two modes of work at the sub- state level that support Canada’s involvement in the Council: first, the centralized and hierarchical systems and structures that support Canada’s participation as a unitary actor in the Arctic Council, and second, a system of horizontal and informal function-specific networks. This article concludes that the unit of analysis and the approach adopted to analyze how the Council works fundamentally alter not only our understanding of this international forum but also our understanding of the forces that have the potential to contribute to the Council’s success and evolution in the future.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,747

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0120,013
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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