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Enregistrement W3101846029 · doi:10.1111/1758-5899.12833

How Do States Renegotiate International Institutions? Japan’s Renegotiation Diplomacy Since World War II

2020· article· en· W3101846029 sur OpenAlexaff
Phillip Y. Lipscy

Notice bibliographique

RevueGlobal Policy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Development and Aid
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiplomacyStatus quoBargaining powerDistributive propertyPower (physics)EconomicsRhetorical questionCoercion (linguistics)Political sciencePersuasionContingencyPoliticsPolitical economyPositive economicsMicroeconomicsSocial psychologyPsychologyMarket economyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract How do states renegotiate their status in international organizations? I evaluate two hypotheses about renegotiation strategy choice. The first hypothesis conceptualizes renegotiation strategies as intertwined with challenger state objectives: reformist states will opt for integrative strategies – principled persuasion or strategic cooptation – while revisionist states will pursue distributive strategies – power bargaining or rhetorical coercion. The second hypothesis assumes states choose renegotiation strategies instrumentally, combining integrative and distributive strategies to maximize the likelihood of a successful alteration of the status quo. I evaluate the hypotheses by examining Japan, a country that has pursued renegotiation diplomacy across many institutional contexts. The case study evidence broadly favors the instrumental hypothesis: despite reformist objectives, Japan has often used power bargaining in tandem with integrative strategies. Contrary to the first hypothesis, Japanese objectives have not been clearly intertwined with renegotiation strategy choice. I further argue that future research should examine domestic political determinants of strategy choice, which have been important in the evolution of Japanese renegotiation diplomacy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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