The Middle Corridor of Eurasia: Transnational Connectivity and Regional Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Russia's war in Ukraine has disrupted transcontinental trade routes and affected China's exports to the European Union (EU) in particular.In 2022 and 2023, China was the EU's largest import partner, accounting for 21.3 per cent of total EU imports.Between January 2023 and December 2024, EU imports from China decreased by 4.9 per cent, and EU exports to China decreased by 12.5 per cent (Eurostat, 2025).Even though the overall volume of trade was up 1.4 per cent year-on-year in the first four months of 2025, it is still quite far from realising its full potential.The United States has displaced China as the EU's largest trading partner, and that is not easy to reverse.China-EU shipments through the Eurasian Northern Corridor, which runs through Russia, decreased by 40 per cent in less than a year (Avdaliani, 2023).The Eurasian Middle Corridor, also known as the Trans-Caspian International Transport Route (TITR), is well-positioned to become a key trade link between China and Europe.However, its development depends on overcoming a host of strategic challenges, including both geopolitical and logistical hurdles.The Middle Corridor is multi-modal, as it depends on rail, road, and maritime transport and requires significant investments in sea ports and trans-Caspian ferry capacities.The problems of tariff coordination, infrastructure development and a common vision for the Middle Corridor's growth and utilisation stall international collaboration.Several countries of key importance to the longterm success of the project are at odds with each other, while others compete for the attention of big players.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».