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Enregistrement W4405545868 · doi:10.4467/20827695wsc.24.020.20635

Constructing reality through language. Russia in the Western Arctic discourse

2024· article· en· W4405545868 sur OpenAlexfundno aff
Wojciech Szczerbowicz

Notice bibliographique

RevueWschodnioznawstwo · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry for Foreign AffairsUdenrigsministerietGovernment of CanadaU.S. Department of Homeland Security
Mots-clésExceptionalismArcticExpansionismPolitical sciencePoliticsNarrativeSovereigntyMultilateralismPolitical economyPower (physics)International lawSociologyLawOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Arctic has often been viewed as a region insulated from broader global conflicts, a concept known as ‘Arctic exceptionalism’. However, Russia’s full‑ scale invasion of Ukraine in 2022 has challenged this notion, leading to growing tensions and increased militarisation. This study uses a poststructuralist framework to analyse the Arctic strategies published by Western Arctic states between 2006 and 2024, treating these strategies as key speech acts that construct political meaning. Discourse analysis, facilitated by AntConc software, examines how Western Arctic states frame Russia and how these narratives have evolved. The findings reveal a shift from portraying Russia as a cooperative partner to an increasingly militarised and expansionist actor. This shift reflects contrasting approaches – Western states focus on multilateralism and international law, while Russia emphasises sovereignty and military power. The poststructuralist approach highlights how discourse actively constructs Arctic political realities, influencing power dynamics and regional stability. Future Arctic governance depends on resolving broader political tensions, but meaningful re–engagement with Russia remains uncertain. Sustaining multilateralism and adherence to international law will be crucial to counter destabilising narratives and support a cooperative and peaceful Arctic.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0060,025
Communication savante0,0100,010
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,367 · 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'étudeQualitatif
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
Résumé présentoui

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