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Enregistrement W4386047239 · doi:10.1177/00207020231195633

Strategic hedgers? Australia and Canada's defence adaptation to the global power transition

2023· article· en· W4386047239 sur OpenAlexaffabout
Maxandre Fortier, Justin Massie

Notice bibliographique

RevueInternational Journal Canada s Journal of Global Policy Analysis · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetition (biology)ChinaPower (physics)Position (finance)Political economyEconomicsGreat powerPolitical scienceDevelopment economicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The intensification of rivalries between the US and China, and, in recent years, between the US and Russia, has deeply affected how middle powers relate to these great powers. Scholars have argued that middle powers are increasingly adopting “hedging” strategies to maximize their benefits and limit the consequences of the great power competition for their security and status. This paper revisits the concept of hedging and assesses whether two prominent US allies—Australia and Canada—have resorted to hedging in place of conventional alternatives like bandwagoning and balancing. The paper systematically compares Australia's and Canada's threat perceptions and defence policies to ascertain whether they have shifted their policies in the wake of the US's relative decline. Since our study began, in 2008, we have found instances where the two allies resorted to hedging. However, evidence shows that when pressured to make a choice, Australia and Canada have closed ranks with the US against revisionist powers. Our paper suggests that threat perceptions play a fundamental role in this. Going forward, it would suggest that the US is in a stronger position than commonly assumed. As the competition between Washington and revisionist great powers increases, the former's ability to build credible coalitions is expected to improve as it will rely on more dependable allies.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,409
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeSans objet
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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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