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Enregistrement W4292308219 · doi:10.1017/s0032247422000183

Is it real? Science diplomacy in the Arctic states’ strategies

2022· article· en· W4292308219 sur OpenAlexaff
Karen Everett, Barbora Halašková

Notice bibliographique

RevuePolar Record · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Science and Diplomacy
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesMasarykova Univerzita
Mots-clésDiplomacyGeopoliticsPolitical scienceArcticThe arcticNarrativePublic relationsLawEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Dominant geopolitical narratives on the Arctic argue that the region is either edging towards conflict or international law is respected and peace is maintained through cooperation to address shared concerns. While both of these narratives are present in the Arctic states’ strategies, most of them tend to support collaborative efforts. Science diplomacy (SD) is a useful mechanism in this regard as it helps states overcome potential disagreements and can stimulate cooperation in other areas. Given the growing concerns about global risks, SD is more important now than ever before. In our study, we identify and focus on three indicators for potential SD in the Arctic strategies: i) scientific infrastructure; ii) membership in intergovernmental/interparliamentary and scientific/education organisations and networks and iii) specific areas of scientific cooperation. Considering the intensive scientific activity in the region, it is not surprising that the strategies discuss different forms of research and scientific cooperation, although none explicitly use the term “science diplomacy”. Nevertheless, our analysis reveals the Arctic states do apply the SD concept in their strategies and use three types of diplomacy – science in diplomacy , science for diplomacy or diplomacy for science – in the three indicators.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,348 · 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.

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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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