The cooperation‐infrastructure nexus: Translating the ‘China Model’ into Laos
Notice bibliographique
Résumé
The Belt and Road Initiative (BRI) is frequently described as a ‘hard’ infrastructure programme of roads, railways, and ports. But a variety of ‘soft’ development cooperation activities—including trainings, dialogues, research, and development projects—have also been established under the banner of the BRI. We examine how this ‘soft’ cooperation works hand‐in‐hand with ‘hard’ infrastructure in what we call the cooperation‐infrastructure nexus . This nexus works in two parallel ways: cooperation activities establish discursive frames of Chinese development as a model to follow, while also creating channels of exchange and support that validate and facilitate infrastructure investments. These investments, in turn, legitimize and often provide direct channels for further cooperation. To make this argument, we present empirical research conducted in China and Laos in two sectors: hydropower and rubber. Both expanded rapidly in China over the past three decades and are held up as models to follow; both are also the basis for cooperation and infrastructure interventions across Southeast Asia. We show that Chinese rubber and hydropower cooperation activities serve both to frame existing projects positively and facilitate future investments in those sectors in Laos. The infrastructure established on the ground, however, rarely resembles the ‘China model’ upon which it is discursively based. Instead, we find that important obstacles and contradictions arise in translating China's domestic achievements into other country contexts. Our findings show the need to consider cooperation as intertwined with infrastructure, while acknowledging the disconnect between discourses of a China model and experiences on the ground.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».