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Enregistrement W4378386914 · doi:10.5509/2023962229

Globalization of Arms Production and Hierarchical Market Economies: Explaining the Transformation of the South Korean Defense Industry

2023· article· en· W4378386914 sur OpenAlexvenueno aff
Chonghyun Choi, Soul Park

Notice bibliographique

RevuePacific Affairs · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDefense, Military, and Policy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobalizationInterdependenceConvergence (economics)East AsiaCompetition (biology)CapitalismScholarshipProduction (economics)Latin AmericansEconomic systemPolitical scienceInternational tradeEconomyMarket economyEconomicsPolitical economyEconomic geographyEconomic growthChina

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global arms industry has experienced a major transformation in the post-Cold War era, with production becoming increasingly transnational and larger in scale. While many scholars and policymakers predicted the widespread adoption of market-enhancing reforms aimed at increasing domestic competition and attracting FDI, globalization of arms production has not led to a convergence of national defense industries into a liberal- market model. Drawing on the varieties of capitalism (VoC) literature, recent scholarship has demonstrated how an interdependent web of economic institutions has shaped each country's response in varied ways. This paper builds on the VoC literature and argues that the hierarchical market economy (HME) as a distinct variety serves as a better model for understanding the trajectory of defense industries in many second-tier producers that do not fit the existing categories of VoC. We conduct an in-depth case study of South Korea's defense-industry reform initiated in 2008 and the subsequent threefold increase in its arms exports. We show that the trajectory of South Korea's defense-industry reform can be seen as the result of an HME's attempt to adapt to the globalization of arms production in ways that preserve its distinct comparative advantage. As the HME model has broad applicability for many countries in Asia and Latin America, our findings have important implications for future developments in the global arms industry.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,321
Score d'incertitude au seuil0,303

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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