MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2979306941 · doi:10.17994/it.2019.17.1.56.7

ANALYSTS OR COMMENTATORS? THE EU THINK TANKS ON SANCTIONING RUSSIA

2019· article· en· W2979306941 on OpenAlexfundno aff
Anastasia Nevskaya

Bibliographic record

VenueInternational Trends / Mezhdunarodnye protsessy · 2019
Typearticle
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicRussia and Soviet political economy
Canadian institutionsnot available
FundersUniversity of TorontoMcGill University
KeywordsThink tanksPolitical scienceLawCriminologyInternational tradeLaw and economicsPolitical economyEconomicsPsychologyPolitics

Abstract

fetched live from OpenAlex

РезюмеОдна из наиболее примечательных характеристик современной мировой политики -всё ускоряющийся темп изменения и усложнения обстановки и принятия решений.В этих условиях возрастает ценность научно обоснованной политической экспертизы, выработки стратегических планов, а также экономического и политического прогнозирования.Введение Европейским Союзом санкций против России и её ответные меры демонстрируют интересный в научном плане пример международно-политической ситуации с настолько тесно переплетёнными политической и экономической составляющими, когда взвешенная реакция потребовала максимально профессиональной и компетентной проработки принимавшихся обеими сторонами решений.В этой связи полезным представляется анализ степени влияния источников политической экспертизы («мозговых центров» стран ЕС) на принятие реальных политических решений.В статье рассмотрены основные подходы к интерпретации феномена «мозговых центров», оценке их эффективности и влиятельности.Детально анализируются каналы воздействия аналитических институтов на реальную политику, даётся оценка каждого из каналов по ряду параметров.Представлен обзор структуры «мозговых центров» стран ЕС по типам и заявленным целям.Продемонстрировано, что большинство рассматриваемых учреждений стремятся в том или ином виде оказывать влияние на политическую жизнь.На основании анализа публикаций 20 «мозговых центров» из 10 стран ЕС, касающихся «санкционных войн» между Россией и ЕС, автор выделила ключевые общие черты всех проанализированных материалов и провела их категоризацию.Согласно полученным данным, ключевым фактором, влияющим на содержание публикаций «мозговых центров», является идеологическая ориентация страны их базирования.Согласно заключению автора, «мозговые центры» стран ЕС в текущий исторический момент не способны в полной мере мобилизовать интеллектуальные ресурсы в экстраординарной ситуации с тем, чтобы предложить нетривиальное решение проблем и дать краткосрочный прогноз развития событий, а их заключения зачастую обусловлены идеологической подоплёкой и не оказывают заметного воздействия на процесс принятия политических решений. Ключевые слова:Россия; ЕС; «мозговые центры»

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.028
metaresearch head score (Gemma)0.102
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.028
Threshold uncertainty score0.147

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0280.102
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0070.008
Scholarly communication0.0120.011
Open science0.0020.003
Research integrity0.0170.013
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.002

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.

Opus teacher head0.034
GPT teacher head0.372
Teacher spread0.338 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueInternational Trends / Mezhdunarodnye protsessySame topicRussia and Soviet political economyFrench-language works237,207