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Enregistrement W4322102708 · doi:10.1080/09692290.2023.2176081

<i>RIPE</i> 30th anniversary special feature: looking back and looking forward in IPE

2023· article· en· W4322102708 sur OpenAlexaff
Jennifer Bair, Juanita Elias, Daniela Gabor, Randall Germain, Aida A. Hozić, Alison Johnston, Saori N. Katada, Lena Rethel, Kevin Young

Notice bibliographique

RevueReview of International Political Economy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policy and Reform Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsPublicationPolitical scienceLatin AmericansSociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The field of International Political Economy (IPE) has changed considerably since the inception of the Review of International Political Economy (RIPE). This 30th anniversary editorial reflects on how these changes have impacted the journal’s publications over the past ten years. Some trends are promising. RIPE has become more gender inclusive, as the share of women authors in submissions and publications has risen. RIPE has also resisted the ‘quantitative’ focus inherent within other political science/international relations journals, continuing to publish articles that demonstrate diverse qualitative methodologies (particularly case studies). Some trends are less encouraging. RIPE has struggled to move beyond its Anglo-American base, resulting in a paucity of published authors from institutions within the Global South, and limited articles that exclusively focus on IPE phenomena in Africa, the Middle East and Latin America (although Global South countries feature more heavily within trans-regional studies published by the journal, and have similar levels of coverage as the Global North). We conclude by introducing the RIPE 30th Anniversary Special Feature, a series of contributions by early career and emerging researchers reflecting on the history and future directions of the field of IPE. In commemorating RIPE’s 30th anniversary by opening - and continuing to open – its pages to new authors we seek to continue a long tradition and reaffirm the journal’s commitment to heterodoxy.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0240,010
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0110,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,024

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,315 · 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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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