Géopolitique de la mer : les enjeux des routes arctiques
Bibliographic record
Abstract
Poursuivant notre série consacrée à la mer et aux océans, cet article d’Hervé Baudu et Frédéric Moncany de Saint-Aignan se penche sur une région dont l’intérêt stratégique a été considérablement renforcé par les effets observés et annoncés du changement climatique. Il s’agit de l’espace arctique, situé au pôle Nord de notre planète, concernant au premier rang les cinq pays bordant l’océan Arctique (Canada, Danemark, États-Unis, Norvège et Russie), mais suscitant bien d’autres convoitises depuis que la fonte des glaces libère de nouvelles routes maritimes durant des périodes plus longues dans l’année. Si l’on ajoute à cela les réserves minières qui s’y trouvent (pétrole et gaz en particulier), les conditions pourraient être réunies, entend-on parfois, pour qu’émergent de nouvelles tensions entre les puissances concernées. Comme le montre cet article, certes le changement climatique modifie effectivement la donne dans la région Arctique, ouvrant de nouvelles opportunités stratégiques et commerciales, certes la Russie tend à renforcer ses moyens militaires sur place, et certes la Chine, plus éloignée, s’y intéresse fortement, suscitant l’inquiétude des États-Unis. Mais le droit international et les outils de gouvernance mis en place entre les pays concernés ont fait leurs preuves jusqu’ici. Qu’en sera-t-il à l’avenir ? S.D.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".