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Enregistrement W4309171211 · doi:10.1093/oso/9780192855534.003.0002

NATO’s Nations, Relevance, and Cohesion

2022· book-chapter· en· W4309171211 sur OpenAlexaboutno aff
Thierry Tardy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean and Russian Geopolitical Military Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAllianceTypologyPolitical scienceCohesion (chemistry)Relevance (law)CentralityPolitical economySociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The first chapter of the volume draws on the country chapters to offer a number of reflection points on the current nature of the Alliance and, most specifically, its relevance and cohesion. It first builds a typology of allies based on how they see, and behave within, the Alliance. Three categories of ally are identified: the ‘non-NATO-aligned with a broad security agenda’, a group composed of the United States, France, and Turkey; the ‘NATO-aligned with a Russian-centric security agenda’, a group composed of the three Baltic States, Norway, Poland, and Romania; and the ‘NATO-aligned with a non-Russian-centric security agenda’, which include the United Kingdom, Germany, Italy, Canada, Denmark, the Netherlands, and Spain. Second, the chapter draws on the subsequent country analysis to identify seven key findings that characterize contemporary NATO: these range from the persistent need for NATO, the nature of the bilateral link with the United States, and the centrality of collective defence, to the debate about task expansion, the existence of alternatives to NATO, the importance of values, and the level of strategic thinking within allies. Third, the chapter reflects on those findings to assess the level of relevance and cohesion that the Alliance enjoys. In many ways, NATO’s relevance and cohesion are being challenged by a complex security environment, yet it is largely this complexity that makes the Alliance still essential to its Nations.

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)0,004
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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