Anti-Chinese and Anti-Japanese Sentiments in East Asia: The Politics of Opinion, Distrust, and Prejudice
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».