MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1608025529 · doi:10.7202/703628ar

La complexité de valeurs dans la politique étrangère de l'administration Reagan face à l'Iran

2005· article· en· W1608025529 sur OpenAlexaffvenue
André Lecours

Notice bibliographique

RevueÉtudes internationales · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMiddle East and Rwanda Conflicts
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForeign policyPoliticsAdministration (probate law)Value (mathematics)Political scienceGovernment (linguistics)Reagan administrationCold warMiddle EastFace (sociological concept)PhenomenonPolitical economyLawLaw and economicsSociologyPhilosophyMathematicsEpistemologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The formulation of a policy that will satisfy several values and interests more or less compatible is a classic problem of political decision making. This phenomenon by which there can be, in a foreign policy issue for example, several divergent values and interests was named value-complexity by Alexander George. When facing a value complexity problem, a decision maker must choose some values and some interests over others. The choice he makes will not necessarily be the one made by other decision makers. This can result in a serious impediment to the decision making process. The American foreign policy towards the Middle East faced, for the major part of the Cold War era, a value-complexity problem because it looked to reconcile four hard-to reconcile values and interests. The Reagan government was confronted rather acutely with this problem in the making of its Iranian policies. The administration was split in at least two factions over Iran : one who thought primarily of containing the Soviet Union in the Middle East region and the other for whom the political stability of moderate regimes threatened by revolutionnary Iran should be the most important priority. The existence of these factions, consequence of value-complexity, produced the making and the implementation of two distinct Iranian policies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,296 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueÉtudes internationalesMême sujetMiddle East and Rwanda ConflictsTravaux en français237 207