Analysis of Economy and Trade among China, India, and Russia under the Belt and Road Initiative
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Belt and Road Initiative advocated by China is expecting to assist in the infrastructure and financing of participating countries and promote free trade through cooperation with countries along the Belt and Road. China hopes to lead the regional economic integration process through investment-driven trade. Out of geopolitical considerations, Russia and India initially held a relatively negative or cautious attitude towards the Belt and Road Initiative. Therefore, Russia proposed the concept of the Eurasian Economic Union (EEU) in 2011 in order to unite the other independent ASEAN countries based on the customs alliance consisting of Russia, Belarus, and Kazakhstan, and thus create a supranational consortium, which in turn have the ability to compete and cooperate with the Belt and Road Initiative proposed by China. In 2014, India launched the Indian version of the Belt and Road Initiative, named Project Mausam, expecting to promote the integration of economic and trade exchanges around the Indian Ocean with India as the center. However, after recent strikes by the trade war, China actively seeks assistance from India and Russia in order to break through the US trade blockade. During the G20 summit held in Japan in June 2019, China, India, and Russia held a three-party talk. After the talk, the three countries issued a joint statement claiming that “they shall undertake more global responsibilities to protect the fundamental and long-term interests of the three countries themselves and the world”, which seems to have opened up opportunities for future cooperation among the three countries. Therefore, this paper explores the competitive and cooperative relationship among China, India, and Russia under the Belt and Road Initiative.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle