Notice bibliographique
Résumé
As China and North Korea aggressively assert their growing capabilities and destabilize the Indo-Pacific region, Japan and other like-minded nations are considering various options to confront the growing threat. Thus, Japan has recently begun to strengthen its military cooperation with the United States, the United Kingdom, Australia, New Zealand, and Canada, all of which are members of the Five Eyes (FVEY) intelligence-sharing group. Extensive intelligence cooperation, however, has continued to lag between Japan and the FVEY members.This thesis therefore examines the factors that have prevented Japan from pursuing a deeper intelligence-sharing relationship with FVEY and whether they remain as obstacles to Japan’s formal ascension to the most extensive and exclusive intelligence-sharing group as a Sixth Eye. The research suggests that three independent variables affect Japan’s intelligence-sharing relationships: 1) increased threat perception, 2) strengthened intelligence institutions, and 3) increased trust with its security partners. Further analysis of these variables reveals that they all affect intelligence sharing differently across time periods. Changes in certain independent variables may not produce noticeable increases in intelligence sharing until decades later. As such, research has shown that Japan’s lack of sufficient institutional protections regarding state secrets remains the primary obstacle to its ascension to FVEY as a sixth member.
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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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,044 |
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 ».