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Enregistrement W2172193630

The United States and Africa: Cybernetic Foreign Policy, Continental Decline

2004· article· en· W2172193630 sur OpenAlexvenueno aff
Larry A. Swatuk

Notice bibliographique

RevueJournal of military and strategic studies · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Peace and Security Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrand strategyForeign policyPeacekeepingArgument (complex analysis)Political economyEconomicsWashington ConsensusPolitical scienceDevelopment economicsPoliticsLaw and economicsPublic administrationLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A broad divergence between rhetoric and reality characterizes U.S. Africa policy through time. Given Africa's relatively marginal place in U.S. global strategy, a policy of minimum risk/minimum expense is considered sufficient for American interests. Africa is important only in so far as instability on the continent assists America's enemies and contributes to global terror. Secondarily, Africa is seen to be an untapped market for U.S. goods and services, but this is more potential than real. In consequence, a relatively unoriginal package of aid 'products' is available to the continent: money for peacekeeping, HIV/AIDS, good governance, education and health, regional peace and security. Where problems increase or persist, a bit more money is made available. This I label “cybernetic foreign policy making”, a heuristic meant to impart a sense of the virtually automatic way in which U.S. policy reacts to events on the continent. It is the central argument of this essay that such policy making and practice does more harm than good. This is because the underlying assumption - that liberal politics and economics can be pushed simultaneously - runs against historical fact. There are positive policy options available - debt forgiveness, access to U.S. markets - but these run counter to American grand strategy. U.S. Africa policy therefore contributes to continental instability, but as long as this is 'low level', a policy based largely on containment is all that should be expected.

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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,262
Score d'incertitude au seuil0,519

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 technologies0,0010,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations2
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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