Notice bibliographique
Résumé
This article presents an analysis of the G20 which, while recognising the innovative capacity of this leaders’ forum, also addresses one of its major sources of contestation, the lack of equitable regional balance. Whereas the EU has an overrepresentation within the G20 membership, other regional constituencies including the Caribbean, the Nordics, Southeast Asia and Africa have been underrepresented or excluded completely. This has consequences in terms of heightening the legitimacy gap already in place due to the summit’s image as a self-selected concert of big powers. Yet the excluded regions have advocated inclusion, not rejection, of the G20. The main focus of the article is therefore on the practical means by which forms of inclusion should and can be enhanced. To its credit, South Korea as host of the November 2010 G20 has moved to address some of the problems associated with these representational imbalances. But the search for inclusion needs to be stepped up to enhance the G20’s position as a model of legitimate global governance. Moreover, many of the mechanisms to promote inclusion are feasible, taking advantage of the flexibility in the design of the G20 project as it has evolved over the past two years.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,027 |
| Communication savante | 0,014 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».