Regional and International Cooperation to Reduce Nagorno – Karabakh Conflict
Notice bibliographique
Résumé
Almost two decades since conflict broke out between the Republic of Azerbaijan and Armenia, two northern neighbors of Iran, in Nagorno – Karabakh region. Although military conflict in this region has minimized with the existing ceasefire, and reaching a sustainable agreement is likely to be happened by the two parties. Close regional and international cooperation seems necessary more than ever in order to reduce conflict in Nagorno – Karabakh region. The main objective of this study is to give a thorough presentation of the regional and international cooperation in order to reduce Nagorno – Karabakh regional issues and hazards.Hereunder is the main question raised by the researcher: “To what extent regional and international cooperation is effective in reducing Nagorno – Karabakh conflict?”The hypothesis of the present study is that the interrelated nature of security in the international system and Caucasus region causes convergence among neighboring countries to reduce conflict in Caucasus and Nagorno – Karabakh regions. Taking advantage of the analytic – descriptive method and also benefiting from reliable and authentic sources, it can be concluded that the interdependence of threat will lead to the increased mutual costs in this study. This issue will cause formation of convergence in the Caucasus region, so that it will lead to the reduced conflict and tension in Nagorno – Karabakh region.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».