DNA: Diplomacy, Negotiations, and the Arctic: An analysis of the friendliest land border dispute in the world, the Hans Island conflict
Notice bibliographique
Résumé
This master’s thesis aims to analyze the Hans Island conflict through the lens of constructivist theory in international relations with the help of a case study as a method. The thesis explores the reasons why this conflict took over 50 years to be settled, how it was solved, and what was the outcome. The first part of the thesis includes a general introduction to the topic as well as introductions to negotiations, conflicts, and the Arctic region. The timeline of the events during the conflict as well as the analysis of the matter is followed up in the second part of the thesis. The thesis concludes with the findings chapter, where the reader is presented with answers to the research questions. \n\tThe main conclusion of the theory is that the Hans Island conflict is a very rare example of how land border conflicts are solved. There was no threat throughout the conflict, no military presence. The three states, Canada, Denmark, and Greenland have shown a willingness to work together in a peaceful manner to solve the issues. The reasoning for a peaceful dispute could be the fact that the three states are allies within the larger organization, which means that the three states have similar views and beliefs in the international environment. The Agreement was officially signed on the 14th of July 2022, which marked a very significant moment for Indigenous communities. Throughout the process of solving the conflict, Indigenous communities were consulted and involved. This is seen as a first step in the actual recognition of Indigenous territories. This thesis explores the conflict using the collection of available data from all three states and analyzing the deeper meaning of the state's views on the conflict resolution process.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».