MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3153450632 · doi:10.31857/s268667300012650-5

The United States in the Global Arms Market: Analyzing Trends and Assessing Threats to International Security

2020· article· en· W3153450632 sur OpenAlexaff
Nikolay Bobkin

Notice bibliographique

RevueUSA & Canada Economics – Politics – Culture · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDefense, Military, and Policy Studies
Établissements canadiensInstitute for Christian Studies
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArms controlInternational tradeArgument (complex analysis)Foreign policyInternational securityNoveltyPolitical scienceBusinessEconomicsPublic administrationLawPoliticsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this article is to provide a valid argument in defense of the author's scientific hypothesis that US arms sales have many negative consequences for international security. The analysis is carried out at three main levels. The article begins with an assessment of the main parameters of the global arms trade. It then examines the provisions indicating the growing role of arms sales in U.S. foreign policy, identifies the associated risk factors for stability and security at regional levels. In conclusion, the policy in the field of arms sales pursued under D. Trump is considered. The main attention is paid to the consideration of the decisions of the U.S. President that weaken the control over arms exports, the reasons and nature of the contradictions between his administration and the Congress on arms export issues are analyzed, and threats to international security posed by the U.S. strategy of arms sales are assessed. A definite novelty of the proposed study is a comprehensive analysis of quantitative indicators and a specific strategy of the American leadership in the field of arms sales. The use of the systemic approach has made it possible to view the global arms trade as a relatively holistic and stable set of interrelated elements.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,729
Score d'incertitude au seuil0,732

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeSans objet
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUSA & Canada Economics – Politics – CultureMême sujetDefense, Military, and Policy StudiesTravaux en français237 207