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Enregistrement W4323046558 · doi:10.1017/jea.2023.4

Categorizing People in the New States: A Comparative Study of Communist China and North Korea

2023· article· en· W4323046558 sur OpenAlexafffund
Wang Juan, Jung Eun Kim

Notice bibliographique

RevueJournal of East Asian Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKorean Peninsula Historical and Political Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesWhitney and Betty MacMillan Center for International and Area StudiesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of CambridgeJohns Hopkins UniversityYale University
Mots-clésChinaIdeologyCommunismDictatorshipConsolidation (business)PoliticsPolitical economyCohesion (chemistry)Welfare statePolitical scienceCorporate governanceGovernment (linguistics)PopulationCommunist stateEconomic systemEconomySociologyEconomicsLawDemocracyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract What motivates states’ choice of social classification? Existing explanations highlight scientific beliefs of modern states or social engineering by ideological regimes. Focusing on the initial state-building period of two Communist regimes, China and North Korea, this article complements the existing literature and suggests that social classification reflects three missions of political leaders: regime distinction, governance, and power consolidation. Population categories are created to distinguish the new government from the old, to selectively provide welfare, and to attack political opponents. The varying weight of the missions and their manifestation in social classification depend on new ruling elites’ cohesion and past experiences. This comparative historical analysis sheds light on the rise of political chaos in China and the personalistic dictatorship in North Korea in the 1970s.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil0,948

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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