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Enregistrement W2519832083 · doi:10.1080/08865655.2016.1222878

Ersatz Twin City Formation? The Case of Blagoveshchensk and Heihe

2016· article· de· W2519832083 sur OpenAlexvenueno aff
Ekaterina Mikhailova, Chung‐Tong Wu

Notice bibliographique

RevueJournal of Borderlands Studies · 2016
Typearticle
Languede
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCross-Border Cooperation and Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScrutinyTourismPopulationPoliticsPolitical sciencePolitical economyRhetoricNationalismChinaSociologyEconomyLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Border studies posit that twin cities represent aspirations to proactively and deliberately become one entity resulting in fundamental changes to the social, economic and political identity of the two communities involved. While some twin cities in the EU and between EU and Russia do follow this pattern, this is not the case in the Russian Far East. The cities of Blagoveshchensk (Russia) and Heihe (China) claim to be twin cities even though they have deliberately confined their twinning activities to trade and tourism and specifically excluded any change that may involve administrative boundaries or national security. Based on interviews and examination of public documents and relevant studies, we argue that the case of Blago and Heihe can be characterized as ersatz in the sense that their city twinning effort is deliberately compartmentalized. We argue that this approach is the local officials’ response to obstacles generated by nationalism, history, vast divergence in economic trajectory and population trends, and close scrutiny by respective national governments. In spite of these, the two cities regard twinning as a valuable marketing tool and have progressively, though asymmetrically, adopted this brand. We further argue that pursuing the rhetoric of city-twinning allows the officials to advance claims to opportunities in trade and tourism and potential access to additional national resources without tackling the difficult questions of more comprehensive cross-border interactions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,148

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0180,018
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,326 · 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'étudeQualitatif
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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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