Indonesia's Defense Diplomacy Strategy in Facing China's Gray Zone in the South Chine Sea
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Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study aims to identify an effective strategy for Indonesia to counter China's gray zone tactics in the South China Sea. Theoretical Reference: Employing a quantitative method with a descriptive approach rooted in the positivist philosophy, this research follows the principles outlined by Sugiyono (2011). This method is chosen for investigating specific populations or samples, with a focus on quantitative/statistical data analysis to test predetermined hypotheses. Method: The research employs multiple regression analysis to assess the significance of Soft Power Diplomacy and Smart Power Diplomacy strategies as essential national resources for persuading China to undertake desired actions in addressing the challenges posed by China's Gray Zone in the South China Sea. Smart power, as defined by Jr J.N. (2007), involves integrating soft and hard power for a comprehensive strategy. According to R. Wilson (2008), smart power effectiveness lies in combining a robust military force with investments in alliances, partnerships, and cooperation. Result and Conclusion: The findings indicate that both Soft Power Diplomacy and Smart Power Diplomacy are influential tools and strategies within Indonesia's foreign policy context to effectively navigate and counteract China's Gray Zone activities in the South China Sea. Implications of Research: The identified strategies hold significant implications for shaping Indonesia's defense diplomacy against China's gray zone tactics, emphasizing the importance of integrating soft and hard power elements for a more comprehensive and efficient approach. Originality/Value: This research contributes to the field by highlighting the relevance and effectiveness of Soft Power Diplomacy and Smart Power Diplomacy as key components in Indonesia's defense diplomacy strategy, providing a nuanced understanding of countering China's Gray Zone activities in the South China Sea.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle