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Enregistrement W3006689265 · doi:10.1093/cjip/poz018

China’s Rise and Balance of Power Politics

2019· article· en· W3006689265 sur OpenAlexaff
Zhen Han, T. V. Paul

Notice bibliographique

RevueThe Chinese Journal of International Politics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Relations and Foreign Policy
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaDominance (genetics)ExistentialismPolitical economyPoliticsCold warPolitical scienceBalance (ability)Grand strategyGreat powerPower (physics)State (computer science)Post–Cold War eraForeign policyDevelopment economicsEconomyEconomic systemEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The post-Cold War international system, dominated by the United States, has been shaken by the relative downturn of the US economy and the simultaneous rise of China. China is rapidly emerging as a serious contender for America’s dominance of the Indo-Pacific. What is noticeable is the absence of intense balance of power politics in the form of formal military alliances among the states in the region, unlike state behaviour during the Cold War era. Countries are still hedging as their strategic responses towards each other evolve. We argue that the key factor explaining the absence of intense hard balancing is the dearth of existential threat that either China or its potential adversaries feel up till now. The presence of two related critical factors largely precludes existential threats, and thus hard balancing military coalitions formed by or against China. The first is the deepened economic interdependence China has built with the potential balancers, in particular, the United States, Japan, and India, in the globalisation era. The second is the grand strategy of China, in particular, the peaceful rise/development, and infrastructure-oriented Belt and Road Initiative. Any radical changes in these two conditions leading to existential threats by the key states could propel the emergence of hard-balancing coalitions.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations57
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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