The Linguistic Factor in the Deterrence Conversation between Russia and the West: If and How Russians Understand the Meaning of “Deterrence?”
Notice bibliographique
Résumé
Given Russia's aggressive actions in Ukraine and its hostile remarks toward its NATO neighbours, the question of why the credible deterrence posture of the Alliance is not producing the desired results is becoming increasingly important. Either Russian political leaders do not want to comply with the Western credible deterrence posture, or they do not understand what is expected from them. Linguistic factors (e.g., the ‘lost in translation’ effect) affect the effectiveness of the conversation on deterrence between Russia and the West, including NATO. The Russian language does not have one unambiguous equivalent for the Western term “deterrence.” There are several possible translations for deterrence in Russian, including sderzhivaniye, ustrasheniye, sderzhivaniye putem ustrasheniya, sderzhivaniye prinuzhdeniyem, as well as others. These terms are not synonymous, with each having its own different meaning and some being used in Russian military-political theory, where they refer to different concepts. The current study focuses on the most visible linguistic complications in the deterrence dialogue between Russia and the West. Based on the current study, it would often be more reasonable to talk to the Russian political and military elite about containment or coercion, which are more common and have clear, specific meanings in Russian.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,013 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».