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Enregistrement W3171273537 · doi:10.1080/08865655.2021.1924074

“Crossing the River by Feeling the Stones”: How Borders, Energy Development and Ongoing Experimentation Shape the Dynamic Transformation of Yunnan Province

2021· article· en· W3171273537 sur OpenAlexaffvenue
Thomas Ptak, Victor Konrad

Notice bibliographique

RevueJournal of Borderlands Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChina's Socioeconomic Reforms and Governance
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformation (genetics)FeelingEnergy (signal processing)Economic geographyGeographyRegional sciencePolitical scienceEnvironmental planningPsychologyPhysicsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article details the dynamic transformation of Yunnan’s border regime during the early twenty-first century through the Great Western Development Strategy, Bridgehead and Belt and Road Initiative. Although China’s macro-scale national strategies frame border change, experimental ideology and local-scale mechanisms drive border change and refine through constant adjustment. As illustrated in this article, border positioning and repositioning is incremental, constituted of many small and different components, dependent on locals and localities, and employing an array of border mediation strategies. Seemingly large scale border alteration is actually accrued through micro-changes, small scale experiments in specific places, trial and error adjustments and, essentially “crossing the river by feeling the stones.” Whereas Yunnan’s geostrategic location and vast energy resources have catapulted the province through rapid growth and into a globalized international context, ongoing transformation has also bolstered boundaries and bordering processes in Yunnan’s mobile border regime and generated antithetical and reactionary bordering responses that need to be viewed within a post-globalization border framework.

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)0,002
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,010
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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