Review of Capitalism, The American Empire, and Neoliberal Globalization by Kenneth E. Bauzon
Notice bibliographique
Résumé
A t the G7 summit in June 2021, leaders of the top seven “advanced economies” met at a seaside resort in Cornwall, England. After three days of frolicking on the beach for photo-ops, they emerged promising a billion COVID- 19 vaccine doses for “less well - off” countries and affirmed $100 billion per year in “climate finance” from both public and private sources. In short, the summit —laughably described as a meeting of world “leadership”— was simply yet another lackluster performance piece. The spending on climate change was already promised in 2009, and it pales in comparison to the trillions of dollars spent by G7 countries on domestic pandemic relief. Behind the G7 are the legacies of carbon capital and colonial capitalism that enabled them to be rich enough to be first in the vaccine queue and help themselves to large numbers of scarce doses. For example, Canada, a leading global exporter of moral puffery, had already snatched up about 80% more vaccines than it actually needed — more than ten doses for every person in the country. It had even elbowed in on COVAX, an international program to ensure equitable global access to vaccines. Having looked after itself at the expense of others, Canada exuded generosity at the G7 by promising to donate its “surplus” and to fund other vaccine purchases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».