Ծայրահեղականությունը համաշխարհային տնտեսությունում. պատժամիջոցների մեջ «թաթախված» կյանք / Extremism in the World Economy: Life Deep in Sanctions
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,000 |
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.
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 ».