MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2979306941 · doi:10.17994/it.2019.17.1.56.7

ANALYSTS OR COMMENTATORS? THE EU THINK TANKS ON SANCTIONING RUSSIA

2019· article· en· W2979306941 sur OpenAlexfundno aff
Anastasia Nevskaya

Notice bibliographique

RevueInternational Trends / Mezhdunarodnye protsessy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRussia and Soviet political economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoMcGill University
Mots-clésThink tanksPolitical scienceLawCriminologyInternational tradeLaw and economicsPolitical economyEconomicsPsychologyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

РезюмеОдна из наиболее примечательных характеристик современной мировой политики -всё ускоряющийся темп изменения и усложнения обстановки и принятия решений.В этих условиях возрастает ценность научно обоснованной политической экспертизы, выработки стратегических планов, а также экономического и политического прогнозирования.Введение Европейским Союзом санкций против России и её ответные меры демонстрируют интересный в научном плане пример международно-политической ситуации с настолько тесно переплетёнными политической и экономической составляющими, когда взвешенная реакция потребовала максимально профессиональной и компетентной проработки принимавшихся обеими сторонами решений.В этой связи полезным представляется анализ степени влияния источников политической экспертизы («мозговых центров» стран ЕС) на принятие реальных политических решений.В статье рассмотрены основные подходы к интерпретации феномена «мозговых центров», оценке их эффективности и влиятельности.Детально анализируются каналы воздействия аналитических институтов на реальную политику, даётся оценка каждого из каналов по ряду параметров.Представлен обзор структуры «мозговых центров» стран ЕС по типам и заявленным целям.Продемонстрировано, что большинство рассматриваемых учреждений стремятся в том или ином виде оказывать влияние на политическую жизнь.На основании анализа публикаций 20 «мозговых центров» из 10 стран ЕС, касающихся «санкционных войн» между Россией и ЕС, автор выделила ключевые общие черты всех проанализированных материалов и провела их категоризацию.Согласно полученным данным, ключевым фактором, влияющим на содержание публикаций «мозговых центров», является идеологическая ориентация страны их базирования.Согласно заключению автора, «мозговые центры» стран ЕС в текущий исторический момент не способны в полной мере мобилизовать интеллектуальные ресурсы в экстраординарной ситуации с тем, чтобы предложить нетривиальное решение проблем и дать краткосрочный прогноз развития событий, а их заключения зачастую обусловлены идеологической подоплёкой и не оказывают заметного воздействия на процесс принятия политических решений. Ключевые слова:Россия; ЕС; «мозговые центры»

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,102
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,102
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0070,008
Communication savante0,0120,011
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0170,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,338 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Trends / Mezhdunarodnye protsessyMême sujetRussia and Soviet political economyTravaux en français237 207