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Enregistrement W2142590483 · doi:10.1093/cjip/por010

Anti-Chinese and Anti-Japanese Sentiments in East Asia: The Politics of Opinion, Distrust, and Prejudice 

2011· article· en· W2142590483 sur OpenAlexaboutno aff
Il Hwan Cho, Sung-Hoon Park

Notice bibliographique

RevueThe Chinese Journal of International Politics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChinese history and philosophy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistrustPrejudice (legal term)PoliticsAnti-AmericanismPolitical scienceEast AsiaChinaPublic opinionMedia studiesSociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spanning the presidencies of George W. Bush and Barack Obama, anti-Americanism has become somewhat of a growth industry. Its products are avidly consumed not only in the United States but around the world, often for quite different political purposes. It is not surprising that anti-Americanism plays a large role among traditional enemies of the United States in the Middle East.1 But the same is true of America's allies just across the border, such as Canada and Mexico, and living far apart, such as Australia and New Zealand.2 It would be a big mistake, however, to think that these oppositional sentiments—the complex mixture of opinion, distrust and prejudice—are directed only against America. It plays a role in all parts of the world. Secondary or subordinate states in each world region resent the regional top dog. Such resentment can take various political forms. In Europe, latent anti-German feelings linger, sometimes very close to the surface. When Germany takes a stance against its partners in the European Union, as it has at various times in the unfolding financial crisis, historical anti-German sentiments are quick to appear. Small states in Latin America and Africa also harbour resentment against the self-proclaimed leadership roles of Brazil and Nigeria. And in the Middle East, cross currents of nationalism and religion generate different kinds of political resentment.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,338

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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