The digital public diplomacies of the United States of America and Canada: a comparative analysis
Notice bibliographique
Résumé
Данная выпускная квалификационная работа посвящена сравнительному анализу моделей ведения цифровой дипломатии США и Канады. Целью настоящего исследования является выявление особенных и общих черт цифровой дипломатии в США и Канаде. Для достижения цели были выполнены следующие основные задачи: изучить истории развития цифровой дипломатии в США и Канаде, проанализировать практику электронной дипломатии США и Канады, в рамках социальных сетей Facebook, Twitter, Instagram и YouTube. Особую роль в данной работе занимает анализ ведения Интернет-дипломатии посредством указанных социальных сетей. Сравнительный анализ основывается на следующих критериях: 1) технические характеристики интернетизированности; 2) институты и нормативные основания, а также специальные критерии для анализа аккаунтов в указанных социальных сетях: 1) процент представленности дипломатических миссий в выбранных для анализа социальных сетях; 2) размер средней аудитории; 3) использование иностранных языков; 4) частота обновлений контента; 5) вовлеченность аккаунтов. В итоге исследования были определены не исследуемые ранее особенные черты цифровой дипломатии в США и Канаде, на основании сравнения которых была выявлена более эффективная модель. По результатам исследования американская модель была признана более эффективной. Доказательством этому факту служат более высокие технические показатели интернетизированности на территории США, более высокий процент представленных в трех из четырех выбранных социальных сетях дипломатических миссий, в среднем более широкая аудитория подписчиков в социальных сетях, которые, в свою очередь, стали на современном этапе важным цифровым инструментом для публичной дипломатии.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».