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Enregistrement W3173628169 · doi:10.1080/14735784.2021.1929363

Baikonur 2.0: ‘inland-offshore’ space economies in post-Soviet Kazakhstan

2021· article· en· W3173628169 sur OpenAlexfundno aff
Robert Kopack

Notice bibliographique

RevueCulture, theory and critique/Culture, theory & critique · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation of Sri LankaUniversity of TorontoAmerican Association of Geographers
Mots-clésSoviet unionKazakhLeaseGeopoliticsSubmarine pipelinePolitical sciencePoliticsCold warEconomyBusinessGeologyLawEconomicsOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global space industry brings to mind the horizons of science and technology, large rockets, and heroic astronauts. The land and infrastructure used to launch things into the cosmos, however, is far less seen. Since the mid-1950s, large territories or ‘fall zones’ in the Kazakh steppe have been used for jettisoning stages of inter-continental ballistic missiles and other kinds of carrier rockets from the Soviet launch complex, in the south west of the country, known as the Baikonur Cosmodrome. In this article, I explore how land leases and use agreements between the Russian Federation and Kazakhstan after the fall of the Soviet Union have upcycled this Soviet era site into a private enclave for the accumulation of capital and waste of a now global space industry. As during the Cold War, launches from Baikonur depend upon thousands of miles of downrange land in Kazakhstan to be catchment areas for toxic fuel and rocket debris that falls from the sky during each and every launch. Here, I introduce the concept of an ‘inland-offshore’, to explain how post-Soviet land and infrastructure lease agreements have created offshore-like political and economic privileges and extraterritorial landscapes of proprietary governance.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,832
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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