Globalisation and Network Resilience: A Special Issue Introduction
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This special issue examines globalisation and resilience, variously conceived, from a network perspective. In an era that moved from hyperglobalisation to disruption—pandemics, geopolitical tensions, climate risks—we argue that a key orienting question should be how globalisation is being reconfigured across multiplex economic, social and industrial networks. With this special issue, we hope to motivate new bodies of literature deploying social network analysis to diagnose and analyse the resilience of global economic networks to exogenous shocks. Where are such shocks likely to occur? Do they get contained in network subgraphs? Or are they absorbed more equally throughout the network? In any given network, which actors and ties, or types of actors and ties, underpin systemic robustness? The four papers in the issue span a bibliometric synthesis of ‘network resilience’ across domains; an industry‐level measure of supply‐chain disruption linking logistics reliability to US output; a country‐level study connecting embeddedness in the global FDI network to democratic resilience in less‐developed countries; and a firm‐level reconstruction of the EV corporate ownership network. We conclude by highlighting the substantive contributions of these papers, by calling for conceptual clarity on network resilience, and by suggesting a number of fruitful directions for future research.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,005 |
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 ».