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Enregistrement W2994038840

Dynamics of Nuclear Going Theories: Problems and Prospect

2017· article· en· W2994038840 sur OpenAlexvenueno aff
Rajkumar Singh

Notice bibliographique

RevueStudies in sociology of science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNuclear Issues and Defense
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNuclear weaponPoliticsNuclear proliferationLaw and economicsPolitical scienceState (computer science)Nuclear energy policyNuclear powerArms racePolitical economyPosition (finance)National securityPositive economicsPower (physics)LawSociologyBusinessEconomicsComputer sciencePhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the contemporary world the mad nuclear arms race is high on the political agenda of most neo-cons, super-patriots, religious fanatics and arms dealers. Throughout the nuclear era, the conventional wisdom has been that one state’s nuclear acquisition has driven its adversaries to follow suit but it is not always the case and instead, the primary security factor driving nuclear weapons proliferation today is the disparity in conventional military power. This is likely to continue in the future, with profound consequences for which states do and don’t seek nuclear weapons. As proliferation begets proliferation, the analysis of reasons why states have sought nuclear weapons remained a central theme of the whole aspect. Several theories-traditional and modern, exist today with their arguments but no single theory is in a position to prove itself as the sole influencing factor which makes it difficult for academician and policymakers to forecast-why states start nuclear weapons programmes or refrain from it. With these facts and factors in the background the paper aims to analyze various existing motivational theories / influencing factors to provide new insight and to be helpful to analysts and policy makers who deal with potential current or future proliferating states. Only by knowing why states behave like they do, effective policies to influence this behaviour can be made.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,219
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,130
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,334 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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