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Enregistrement W4392790194 · doi:10.5539/ass.v20n1p64

Biden's Strategic Competition Approach Towards China

2024· article· en· W4392790194 sur OpenAlexvenueno aff
Danah Ali Alenezi

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Political and Economic Relations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaCompetition (biology)BusinessStrategic interactionIndustrial organizationEconomicsMicroeconomicsPolitical scienceEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose- This paper aims to analysis and explore the causes of Biden's preference for the strategic competition approach to address China's threat. Design/methodology/approach- The paper relies on the offensive realism theory as the most relevant theory to examine the US polies and approaches towards China, or US-Sino strategic competition. In particular, the theory is suited to explore Biden's preference for the strategic competition approach, and not the hostile approach. As the theory contends that the great powers are rational actors do not engage in destructive wars if the balance of power is not in their favor. Findings- Since 2008 U.S perceives China as a most serious threat to its global hegemony. Obama and Trump's administrations have prioritized the strategic competition approach towards China, which aims at containing China's power smoothly without sliding competition to the level of severe hostility. Biden maintained this approach and also, reinforced it to avoid as much as possible major hostility with China. Through, for instance, rallying alliances and multilateralism. Based on that, the study suggests the U.S will prioritize this approach unless China upsets the existing balance by annexing Taiwan or taking full control of the South China Sea. Originality/value -The significance of the paper emanates from providing an in-depth analysis and explanation of the cause of the conflict or the cold war between China and the United States, and the main policies and approaches that the United States adopt to deal with China.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,009
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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