MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2113366129 · doi:10.1177/0010836708089082

Just Scraps of Paper?

2008· article· en· W2113366129 sur OpenAlexaff
Robert A. Denemark, Matthew J. Hoffmann

Notice bibliographique

RevueCooperation and Conflict · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Relations and Foreign Policy
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTreatyPolitical scienceOrder (exchange)Space (punctuation)Law and economicsSociologyLawEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite its importance in the global system, the literature provides little guidance on how treaty-making emerged as a well-accepted practice. In either assuming the appropriateness of treaty-making (and then analysing design) or treating treaties as strategic choices in the pursuit of gains (without analysing how treaties came to be a way to pursue gains), the current literature discounts the emergence and evolution of treaty-making. This lacuna contributes to a biased view of treaty-making as the epiphenomenal result of specific, ahistorical factors, rather than as a patterned, historical practice. We contend that the evolution of the practice of treaty-making is significant for questions of design/compliance, the future of multilateral interaction and global order. In addressing this concern, we pursue two linked goals. The first is self-consciously descriptive. We introduce a dataset of multilateral treaties that provides a novel picture of treaty-making across time, space and issue-areas. The second goal is explanatory. We develop and test a social constructivist and path-dependent explanation for the patterns of treaty-making evident in the data, especially 150 years of exponential growth, the spread of treaty-making across multiple issues and the diffusion of the practice across the world.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,155
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,155
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0050,008
Communication savante0,0200,020
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1030,054

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations33
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCooperation and ConflictMême sujetInternational Relations and Foreign PolicyTravaux en français237 207