MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4320149761 · doi:10.52174/2579-2989_2022.5-78

Ծայրահեղականությունը համաշխարհային տնտեսությունում. պատժամիջոցների մեջ «թաթախված» կյանք / Extremism in the World Economy: Life Deep in Sanctions

2022· article· en· W4320149761 sur OpenAlexaboutno aff
Anna PAKHLYAN

Notice bibliographique

RevueAmberd Bulletin · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Sanctions and International Relations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSanctionsEconomic sanctionsLimitingUkrainianPolitical sciencePoliticsScope (computer science)HumanismPolitical economyEconomyInternational tradeLawEconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, sanctions have become a unique tool for regulating foreign relations and forcibly limiting the economic opportunities of other countries. In this regard, 2022 is an unprecedented year in terms of scope, coverage and scalability of sanctions. Although the practice of imposing sanctions is accompanied by “noise and shout” of humanism and pacifism, their main motivation is “political expediency”. The latter is justified by the use of double standards when imposing sanctions on a particular country that exhibits similar behavior. Based on the well-known Russian-Ukrainian events of 2022, the West “flooded” Russia with a stream of sanctions. As of November 9, the US, Canada, Switzerland, EU, UK, France, Australia and Japan have imposed a total of 12,747 sanctions against Russia. The sanctions packages also include a ban on imports from Russia of a number of vital resources that are, in fact, critical to the economy of the sanctioners themselves. In such circumstances, it is still difficult to clearly assess which of the parties will be more deeply "mired" in losses as a result of all this.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,786
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,003

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,190 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmberd BulletinMême sujetEconomic Sanctions and International RelationsTravaux en français237 207