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Enregistrement W4385858720 · doi:10.22452/ijcs.vol14no1.3

Chinese Development Aid and Finance: Effective Soft Power Tool or Public Diplomacy Liability? A Spatial Study of Project Influence

2023· article· en· W4385858720 sur OpenAlexaff
Benjamin Toettoe

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of China Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Development and Aid
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoft powerPublic diplomacyChinaSpillover effectGovernment (linguistics)BusinessPublic opinionForeign direct investmentCompetition (biology)EconomicsPolitical scienceFinancePublic economicsPoliticsEconomic growthDiplomacy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

China has risen to become a significant donor of foreign aid and assistance in recent years. As with other major donors, such economic flows in the provenance of China are tied to the latterʼs strategic aims. Specifically, the use of economic outlays as a tool of soft power and public diplomacy has been identified as a key motivation in Chinese disbursement decisions. However, studies examining the empirical success of Chinese foreign aid and assistance in acting as such have, so far, come to diverging conclusions. This study offers an investigation of the spatially diffused effects of infrastructure project sites tied to Chinese funding sources on local public opinion in Ecuador, a country that offers an interesting case showcasing the effects of the unfolding great power competition on local public opinion. We find, that controlling for socio-economic and ideological individual characteristics holding the potential to affect survey respondentsʼ views on China, project influence is significantly and negatively correlated with levels of trust in the Chinese government. These results suggest that the frequently mediatized negative local spillover effects of Chinese-funded or financed infrastructure projects make it unlikely for Chinaʼs foreign aid and assistance to achieve its envisioned purpose of furthering the countryʼs soft power and positive image beyond its borders.

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,319
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 savante0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,364 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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