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Enregistrement W4285213506 · doi:10.23865/arctic.v13.3233

Canada and the Russian Federation: Maritime Boundaries and Jurisdiction in the Arctic Ocean

2022· article· en· W4285213506 sur OpenAlexafffundabout
Viatcheslav Gavrilov, Ted L. McDorman, Clive Schofield

Notice bibliographique

RevueArctic review on law and politics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesFar Eastern Federal UniversityDalhousie UniversityDonner Canadian Foundation
Mots-clésMaritime boundaryJurisdictionArcticThe arcticUnited Nations Convention on the Law of the SeaPolitical scienceInternational lawRussian federationGeographyLaw of the seaOceanographyLawRegional sciencePublic international lawGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Arctic region has been the focus of considerable attention in recent years, often concerned with maritime claims and an alleged race for the region’s resources. Against this narrative, the article focuses on the practices of Canada and the Russian Federation with respect to their maritime jurisdictional claims and the delimitation of maritime boundaries with their Arctic neighbours. The article provides an overview of the Arctic region and the international law of the sea with an emphasis on the baselines and maritime claims of the Arctic coastal states. Discussion then turns to the maritime boundary agreements that have been concluded in the Arctic region before overlapping claims to areas of continental shelf underlying the central part of the Arctic Ocean are appraised. The article concludes that Canada and the Russian Federation have enjoyed considerable success in resolving overlapping maritime claims and their pragmatic and innovative approaches coupled with existing regional cooperation bode well for finding peaceful solutions to Arctic Ocean governance challenges in the future.

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)0,003
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0100,015
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,263 · 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
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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