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Enregistrement W3081401758 · doi:10.4324/9781003048732

Military Strategy of Middle Powers: Competing for Security, Influence, and Status in the 21st Century

2020· book· en· W3081401758 sur OpenAlexaboutno aff
Håkan Edström, Jacob Westberg

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Relations and Foreign Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHegemonyMiddle EastMiddle powerPolitical scienceContext (archaeology)TerrorismInternational relationsForeign policyGeographyDevelopment economicsPolitical economyEconomySociologyPoliticsEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

"Military Strategy of Middle Powers explores to what degree 21st-century middle powers adjust their military strategies due to changes in the international order, such as the decline in US power. The overarching objective of the book is to explain continuity and change in the strategies of a group of middle powers during the 21st century. These strategies are described, compared and explained through the lens of Realism. In order to find potential explanations for change or continuity, the strategies of eleven 'middle' powers are analysed (Canada, Germany, Italy, Spain, Australia, Brazil, Indonesia, South Africa, India, Japan, South Korea). This group of countries are considered similar in several important aspects, such as relative power capacity. When searching for potential explanations for different strategic behaviours among the middle powers, their unique regional characteristics are a key focus and, consequently, the impact of the structure and polarity, as well as the patterns of amity and enmity, of the regional context are analysed. The empirical investigation is focused on security strategies used since the terrorist attacks of 11 September 2001, which was one of the first major challenges to US hegemony. This book will be of much interest to students of military and strategic studies, foreign policy and International Relations, in general"

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil0,447

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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