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Enregistrement W2969348667 · doi:10.1093/fpa/orz022

How States Order the World: A Typology of “Core” and “Peripheral” Foreign Policy

2019· article· en· W2969348667 sur OpenAlexfundno aff
Nikola Pijović

Notice bibliographique

RevueForeign Policy Analysis · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Relations and Foreign Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésTypologyForeign policyAgency (philosophy)Foreign policy analysisStatus quoOrder (exchange)Structure and agencyCore (optical fiber)State (computer science)Political scienceEconomic systemPolitical economyBusinessEconomicsSociologyPoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Every state's foreign policy has to deal with other states, regions, and transnational issues, not all of whom are likely to receive the same level of policy-making interest and attention. States have differing foreign policy priorities, but how do we conceptualize those different priorities? To explain how states order the world and prioritize their foreign policy, I establish an ideal typology of “core” and “peripheral” foreign policy, which categorizes more and less important foreign policy spaces and issues. This typology contributes to foreign policy analysis's “middle-range” theorizing by establishing how and why the determinants, processes, and goals of foreign policy–making in these distinct types differ, and where policy-makers have the greatest ability to influence change in foreign policy. One of the key insights of this research relates to how structure and agency differently influence foreign policy–making: “core” foreign policy tends to be more structurally rigid and obtrusive, allowing less maneuverability for actor agency seeking to change the status quo, while “peripheral” foreign policy is less structurally rigid and obtrusive, allowing for greater actor agency in changing foreign policy direction and priorities. Hence, this typology should aid our understanding and prediction of foreign policy priorities and decisions.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0060,025
Communication savante0,0110,012
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,312 · 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'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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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