Rising States, Rising Institutions: Challenges for Global Governance
Notice bibliographique
Résumé
The global order is shifting. Even though no major war has intervened to reshape the architecture of the international order, the global financial crisis has accentuated the emergence of an enlarged global leadership. It is clear that change is afoot. The United States may be hanging on as the world's leading power, as the European Union remains an independent force in global politics, but a host of rising states -including China, India, and Brazil -clamor to be heard and take on bigger roles in world forums. Rising States, Rising Institutions features a panel of distinguished scholars who examine the forces at work: Gregory Chin (York University), Daniel W. Drezner (Tufts University), Thomas Hale (Princeton University), Andrew Hurrell (Oxford University), G. John Ikenberry (Princeton University), John Kirton (University of Toronto), Flynt Leverett (New America Foundation), Steven E. Miller (Harvard University), Andrew Moravcsik (Princeton University), Amrita Narlikar (Cambridge University), and Anne-Marie Slaughter (U.S. State Department). Together they analyze different models of international cooperation, the states that have most actively challenged the existing order, and leading and emergent international institutions such as the G-20, the nascent regime for sovereign wealth funds, the International Atomic Energy Agency, and the entities organized to foster cooperation in the war on terror.
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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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,029 |
| Communication savante | 0,022 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».