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Enregistrement W3163586116 · doi:10.22215/etd/2020-14212

Theory and Practice of Sanctions Strategy and Effectiveness: Influencing Russian Foreign Policy

2020· dissertation· en· W3163586116 sur OpenAlexaff
Demyan Plakhov

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Sanctions and International Relations
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSanctionsForeign policyPolitical scienceEuropean unionRealmEconomic sanctionsInternational tradeLaw and economicsBusinessEconomicsLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This master thesis will review the case of contemporary sanctions implemented against Russia by the European Union (EU) with regards to its Ukraine foreign policy, which will assist in determining the effectiveness of sanctions imposed in this specific case.This thesis considers sanctions implemented against Russia as not effective thus far, since sanctions have yet to force a change in Russia's foreign policy.The lack of effectiveness lies with Russia's unique capabilities that enable it to resist sanctions, in combination with major gaps in the EU's sanctions strategy towards Russia.This thesis utilizes the contemporary EU-Russia case to test and expand on Nephew's and Miyagawa's framework of sanctions effectiveness, and discovers a new realm of sanctions categorization beyond the traditional spectrum of 'effective' and 'ineffective' sanctions regimes -sanctions regimes with inadvertent effects. 1 implementation of sanctions is one tool of diplomacy that states and diplomats can utilize, and can be used solitarily or in congruence with other means, such as military tools.Parallel to 2 diplomacy's early beginnings, the practice of sanctions have been in known use since ancient Greece creating a foundational historical basis for the study of sanctions.With globalization, interdependencies, international institutions, and international law, sanctions have multiplied in the recent century, and more so in the recent decade.Although sanctions were previously 3

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0030,025
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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