PARTICIPANTS OF SOLVING MILITARY CONFLICT IN THE SOUTHERN EAST OF UKRAINE
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 article is devoted to analysis of steps and activities of different actors of international relations as for solving military conflict in Donbass. It was analyzed diplomatic steps done by such countries as France, Canada, Germany, the USA in order to solve the conflict as quickly as possible. It was shown that only France and Germany were very active in the peacemaking process, whereas the rest of the countries helped Ukraine in another way. Canada provided Ukraine with military instructors who consulted and trained Ukrainian soldiers. Together with Norway Canada tried to solve the problems of humanitarian sphere. It was analyzed that these countries helped civilians to overcome the problems of the hostilities. It was proved that Lithuania was the only country that provided Ukraine with lethal weaponry, mainly of Soviet production. It was done due to the fact that Russia and Lithuania have very tense relations and the latter wanted to help Ukraine cope with Russian policy. It is emphasized that France is willing to become very active at least in European region and became initiator of negotiations between Ukraine and Russia. Nowadays French president says that it is necessary to improve relations with Russia because it is impossible to create European security system without it. Germany’s behavior was thoroughly analyzed due to the fact that it is a leader of European Union and a lot depends on its position. The author showed attitude of German government towards Ukrainian conflict and proved that it has changed because of the Nord Stream – 2. Being interested in its building Germany has softened its position towards Russia and now we can see that it can be even pro-Russian than pro-Ukrainian.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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