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Enregistrement W2737611064 · doi:10.22215/cria.v3i0.120

The Rising Shi’a Crescent: Iranian Smart Power and Implications for the Middle East, Central Asia, and the Persian Gulf

2016· article· en· W2737611064 sur OpenAlexaffvenue
Natalia Paunic

Notice bibliographique

RevueCarleton Review of International Affairs · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIslamic Studies and History
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMiddle EastPersianIslamSoft powerIslamic republicDiplomacyAncient historyPower (physics)Political scienceRegional powerSmart powerHard powerEconomyHistoryGeographyDevelopment economicsChinaEconomicsPoliticsLawTheologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The circumstances of the American war in Iraq, the Arab Spring, and the international fight against Da’esh have provided an opportunity for the Islamic Republic of Iran to consolidate its power in the Middle East, as foretold by King Abdullah II of Jordan in his coining of the phrase “Shi’a crescent” in 2004. Iran’s successful resurgence can be attributed to its effective use of “smart power,” or the combination of soft and hard power tactics. Iran’s hard power, in the form of Shi’a militias and proxies, is supported with soft power tactics. These include Iran’s export of the ideals of the Revolution and its model of an Islamic Republic, its role as leader of the global Shi’ite community, and its investment in cultural diplomacy across the Middle East as well as its renewed engagement with the West.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,012
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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