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Record W3001101885 · doi:10.17169/refubium-26256

Cyberspace and International Relations: Rising Powers, Proxies, and Norms

2020· dissertation· de· W3001101885 on OpenAlexfundno aff
Tim Maurer

Bibliographic record

VenueRefubium (Universitätsbibliothek der Freien Universität Berlin) · 2020
Typedissertation
Languagede
FieldSocial Sciences
TopicCybersecurity and Cyber Warfare Studies
Canadian institutionsnot available
FundersUniversity of Toronto
KeywordsCyberspaceInternational relationsPolitical scienceComputer securityPolitical economyLaw and economicsComputer scienceSociologyThe InternetLawWorld Wide WebPolitics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cyberspace hat sich zu einem wichtigen Teil in Analysen von Machtverschiebungen im internationalen System zu Beginn des 21. Jahrhunderts entwickelt. Mehr als die Hälfte der Menschheit hat heute Zugang zum Internet, dessen strategische Bedeutung mit einer zunehmenden Anzahl von Nutzern und Maschinen weiter wachsen wird. Diese kumulative Dissertation beschäftigt sich daher mit der übergreifenden Forschungsfrage „Wie beeinflusst Cyberspace Machtverschiebungen im internationalen System?“ In drei Artikel und einer Monographie wird untersucht (a) warum die BRICS-Staaten sich in ihrem Verhalten im Bereich der Informations- und Telekommunikationstechnologie mit Blick auf die USA unterscheiden, (b) warum und wie Staaten über Proxybeziehungen auf nichtstaatliche Akteure zur Machtprojektion im Cyberrraum zurückgreifen und (c) wie Normen für den Cyberraum konstruiert werden und welche Rolle die Vereinten Nationen in diesem Prozess bisher spielen. Es ist klar, dass das Internet zu verschiedenen systemrelevanten Veränderungen beigetragen hat. Ein Hauptfaktor ist die diffusion of reach – „die Möglichkeit für Akteure Effekte aus Distanz nicht nur über regionale sondern globale Entfernungen“ über das Internet zu erzeugen. Darüber hinaus lässt sich das Verhalten von Staaten auf internationaler Ebene mit Blick auf das Internet, inklusive dessen offensive Nutzung, wesentlich dadurch erklären, wie diese Regierungen den Einfluss des Internets auf ihre innerstaatlichen Verhältnisse einschätzen. Dieser Umstand erklärt auch die Anfechtung von Normen in diesem Bereich als Teil der Konfrontation zwischen offenen und geschlossen Systemen.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.528
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0030.005
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0010.007
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.015
GPT teacher head0.262
Teacher spread0.247 · 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 teacher head, not a consensus.

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

Citations1
Published2020
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