L'activité internationale des régions. Une perspective mexicaine (Note)
Bibliographic record
Abstract
Cet article est une contribution à l'étude de l'activité internationale des régions (ou États non souverains). Nous avons choisi la perspective mexicaine parce qu'elle a été peu étudiée et qu'elle offre au chercheur des nouveaux éléments qu'enrichissent le programme de recherche de la régionalisation des relations internationales. On trouve parmi eux une analyse des possibilités réelles d'activité internationale des régions appartenant à des États économiquement peu développés et politiquement très centralisés (comme ceux de l'Amérique latine), ainsi que les formes possibles de collaboration - coordination ou coopération - entre ces États et leurs régions. D'autres aspects sont les preuves, traditionnellement négligées, de l'importance pour l'activité internationale des régions des facteurs liés aux affaires économiques que de façon indirecte. À titre d'exemple, nous prenons une région mexicaine qui n'est pas située aux frontières internationales de l'État, mais qui a des intérêts extérieurs bien précis : le San Luis Potosi. De cette analyse on relève les particularités de l'action internationale des régions dans des conditions atypiques. Nos conclusions couvrent donc aussi bien l'étude des régions mexicaines que l'analyse générale des affaires internationales des régions.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".