Partner oder Beitrittskandidaten ? Die Nachbarschaftspolitik der Europäischen Union auf dem Prüfstand
Bibliographic record
Abstract
Nach der EU-Osterweiterung am 1. Mai 2004 rückte die Frage in den Mittelpunkt, wie die Union ihre Beziehungen zu den neuen Nachbarn in Osteuropa und dem Mittelmeerraum gestalten soll. Die Nachbarschaft der EU ist vielfältiger geworden, und die Union hat sich entschlossen, dieser Vielfalt durch ein einheitliches Politikkonzept zu begegnen: der Europäischen Nachbarschaftspolitik (ENP).\n\nIn dem Band wird das Konzept der Nachbarschaftspolitik untersucht und ihre Auswirkungen auf die EU-Beziehungen zu den Nachbarn in Osteuropa und dem Mittelmeerraum analysiert. Darüber hinaus gilt das Augenmerk den Interessen der USA und Russlands sowie zentralen Politikbereichen wie der Außen-, Energie- und Migrationspolitik. Drei Jahre nach der britischen Initiative wird das nun vorliegende Konzept einer Prüfung unterzogen, die für Wissenschaftler und Fachjournalisten ebenso von Interesse ist wie für Mitarbeiter der nationalen und EU-Verwaltungen.\n\nMartin Koopmann arbeitet als Referent für deutsch-französische Beziehungen und europäische Integration bei der Deutschen Gesellschaft für Auswärtige Politik in Berlin. Christian Lequesne ist als Direktor des Centre français de recherche en sciences sociales in Prag tätig.
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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.003 |
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".