Entre attrait et répulsion : atouts et faiblesses de l’image de la Russie à l’étranger
Bibliographic record
Abstract
À la recherche d’une meilleure image, la Russie met en place tout un arsenal de soft power depuis le milieu des années 2000 selon un modèle occidental. Cependant, l’impact de ces outils est limité : l’image de la Russie reste ternie par l’absence d’un modèle attractif et par la priorité qu’elle continue à donner à la force militaire et à des méthodes d’influence loin d’être « douces ». Depuis l’annexion de la Crimée, ces derniers outils se sont considérablement renforcés, dégradant encore plus son image. Cependant, une partie de l’audience internationale, y compris au sein des élites et populations occidentales, est séduite par la vigueur de la nouvelle posture russe et le leadership autoritaire de Vladimir Poutine. La politique étrangère russe, adossée à un puissant dispositif informationnel, est au coeur de la nouvelle image de la Russie qui valorise son altérité, la légitimité de son action et son rôle central sur les plus grands dossiers d’actualité.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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.
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".