Lessons from International Relations Theory and Terrestrial History for a 21st-Century Moon Race
Notice bibliographique
Résumé
Space agencies from the U.S., Europe, Japan, China, Russia, and beyond are preparing to take another giant leap for humankind: establishing permanent research stations on the Moon. These efforts raise important questions for researchers across many fields, including international relations, business, astronomy, and law. This thesis focuses on the international relations element, and specifically two questions: How have allied and competitor countries worked together in global commons domains where progress and safety required cooperation? Based on those case studies, what lessons might be most applicable to cooperation in space, and more specifically, the Moon? In this thesis, I use theoretical and empirical approaches to address these questions. In the theoretical domain, the international relations theories of realism, liberalism, and constructivism will be used to explore how rival and allied countries, plus their agents and industries, have interacted in global commons domains before, which can provide clues about their future actions on the Moon. In the empirical domain, this thesis will use Antarctica and the high seas as analogs for this Moon and take clues from their histories to anticipate what may occur on Earth’s largest satellite. I conclude with predictive and prescriptive answers to the earlier questions, recognizing that realism is most likely to explain how actors will behave in space, but suggesting how liberalism might be a more useful framework. The implications of this understanding are significant. They are also timely, since efforts around establishing Moon stations are expected to accelerate in the coming decade.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».