Notice bibliographique
Résumé
BRICS has commonly been framed through a strictly economic perspective, with a focus on the growth patterns of the individual members: Brazil, Russia, India, China, and South Africa. Viewed in this fashion, the grouping is judged in a negative manner, with a sense of disappointment and frustration. Yet, framed in a wider diplomatic context, the image of BRICS is quite different, with an accent on several features that cast a more positive interpretation. BRICS: A Very Short Introduction highlighted these features in 2016. And, notwithstanding some unanticipated developments that exaggerated the differences—and tensions— between the members of BRICS, it is the staying power and pattern of evolution in a creative fashion of the BRICS club that stands out. Although overshadowed by other multilateral institutions, the achievements of the New Development Bank (NDB) should not be downplayed. Moreover, BRICS has developed problem (or even crisis) management techniques. As with other informal institutions with club-like attributes, some of these tensions were dealt with by avoiding issues that divided the members. Over time, though, this template has been complemented by more active forms of problem-solving relating to internal differences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,030 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,069 |
| Communication savante | 0,023 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».