MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4280588722 · doi:10.5539/ass.v18n6p33

Central Asia’s Challenging Prospects for Regional Cooperation: External Advocacy and Local Inactivity

2022· article· en· W4280588722 sur OpenAlexvenueno aff
Christian Ploberger

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Relations and Foreign Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousChinaCohesion (chemistry)Process (computing)Political sciencePerspective (graphical)Economic geographyRegional scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While Central Asia is widely recognised as a region, we cannot identify an indigenous regional cooperation process. Whereas from an outside perspective, one may assume the existence of a strong regional cohesion, this is not the case when taking a view from within the region. So far, an indigenous Central Asia regional cooperation process is largely missing, even CAREC may provide a first attempt for an indigenous regional cooperation process. Instead, regional cooperation processes are based on great-power strategies, with Russia and China taking on prominent roles, though we can identify clear differences in their approaches as Russia’s EEU focuses on a closed economic sphere, whereas China’s BRI favours an open process. The implications are, that, for the foreseeable future, the likelihood that we can observe a process of regional cooperation, originating from within the region, is rather doubtful.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,018
Communication savante0,0150,006
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 GPT0,325
Écart entre enseignants0,301 · 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
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAsian Social ScienceMême sujetInternational Relations and Foreign PolicyTravaux en français237 207