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Enregistrement W3164642856 · doi:10.30819/5192

Separatism and Regionalism in Modern Europe

2020· book· en· W3164642856 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLogos Verlag Berlin eBooks · 2020
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean Union Policy and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRegionalism (politics)Political scienceLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The end of the Cold War opened a Pandora's box of regionalism and separatism across Europe, and today they once again pose a significant threat to the territorial and political integrity of the traditional nation-states. Yet, the existence of various subnational groups is inevitable in democratic states. The scope of separatism and regionalism in Europe is quite wide. It includes de facto states, such as Kosovo, Transnistria, and North Cyprus; strong separatist movements aimed at achieving independence, like Catalonia, Basque Country, Scotland, Flanders, and Faroe Islands; strong movements aimed at achieving a more regional autonomy, for example, Lombardy and Veneto; and weaker regional movements, which could potentially escalate in the future, such as Transylvania in Romania or Vojvodina in Serbia. This edited volume tackles all the above-mentioned regional moments and even includes Greenland as a bonus. It brings together seventeen prominent scholars from a wide range of European and North American academic institutions who compiled ten chapters to shed light on the revival of regionalism and separatism via a thorough evaluation and analysis of some of the most important current separatist and regionalist/autonomist movements across modern Europe. Chris Kostov is an Adjunct Professor in the School of International Relations at IE University Madrid, Spain. He earned his PhD in History and Canadian Studies from the University of Ottawa, Canada. His main academic interests include Balkan and modern European nationalism and Communist repressions in Cold War Eastern Europe.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,875
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,250 · 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.

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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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