Notice bibliographique
Résumé
Abstract The chapter examines the main features and trends characterizing the European Union’s (EU) efforts in the digital diplomacy domain. The EU, like other national and international political entities, has recently embraced social media and other digital technologies as a way to engage with foreign audiences and raise its global profile. Because of its unique nature—a hybrid and unfinished political entity mixing intergovernmental and supranational features—the EU’s foray into digital diplomacy faces numerous challenges, from its communication strategy’s internal (i.e. within the EU) bias, to the lack of coordination among the various stakeholders involved, the competition with member states, to the ‘communication deficit’ that still besets the organization. As a ‘normative power’ with less historical baggage and a more positive reputation (at least outside Europe) than its member states, the EU has nonetheless the potential to be successful and effective in projecting its ‘soft power’ through digital channels. The regional organization has made some strides in this regard, but it has not fully exploited the opportunities that ‘going digital’ entails. The chapter elaborates on the challenges and opportunities in European Union digital diplomacy by providing empirical examples of EU efforts in this domain (the 2017 ‘European Way’ (EAAS 2017) social media campaign and the EU’s communication strategy during the Iran nuclear deal negotiations) and linking them to theoretical debates in the fields of international relations and communication.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 ».