Middle Power’s Soft Engagement: Whether Hard Power Can Be a Tool of Soft Power?
Notice bibliographique
Résumé
This article is an attempt to shed light on all possible aspects of military soft power with reference to the case study of the Pakistani military. This study reveals the Pakistani state’s effective use of the military (hard power) as a soft power, which is the only available tool at its disposal due to its inability to use other soft power tools. Without such effective use of hard power as soft power, the Pakistani state would not have had such an impact on many countries of the world, especially the Muslim world and the Middle East in particular. Therefore, can the Pakistani influence be measured by the Pakistani flags all over Baku after the second Nagorno-Karabakh war, the economic help from the Gulf countries, the appraisal statements from Sri Lanka and Bosnia, the peacekeeping missions in many countries, and so on? Was this all possible because of Pakistan’s military soft power? Is it the latter that has saved the Pakistani state from a total economic collapse? This paper expands Nye’s soft power theory to the middle power’s use of hard power as a soft power using the qualitative and quantitative methods of analysis. Moreover, it is of paramount importance to look into the possibility where hard power tools can be used as soft power (direct or indirect military actions) when it is the only option available due to the state’s inability to use other soft power tools.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,028 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».