Bibliographic record
Abstract
Les nouvelles ro Yidai Yilu : des routes très chinoisesTrès médiatisée depuis que le pouvoir de Xi Jinping se renforce à pas avancés, la référence aux nouvelles routes de la soie repose sur un profond malentendu.Les nouvelles routes de la soie ne sont nouvelles que pour les Occidentaux qui s'imaginent renouer avec l'histoire et assister à un nouveau scénario, dont ils seraient partie prenante.C'est prendre ses désirs pour des réalités et fantasmer les routes de Marco Polo dont le but n'était d'ailleurs pas de se procurer de la soie, produit de luxe non commercialisé à l'époque.Cela revient surtout à refuser de voir que le mouvement de l'histoire s'est inversé : ce n'est plus l'Occident qui se dirige vers l'Orient, mais la Chine qui se tourne vers l'Europe et l'Afrique en traversant l'Eurasie.Les auteurs de ce dossier insistent sur ce regard biaisé qui ne correspond même pas à une querelle de langage : en effet, les Chinois ne parlent pas de nouvelles routes de la soie mais mettent en avant deux mots Yidai Yilu se décline selon deux sigles : OBOR (one belt, one road) ou BRI (belt and road initiative).En misant sur des acronymes qui font écho au monde contemporain (BRI fait penser à BRICS), le pouvoir économique chinois a compris que ce projet inauguré au Kazakhstan en 2013 a une dimension imaginaire pour les Occidentaux : c'est ce qu'on appelle le soft power.Mais ce sont les liens entre un projet qui porte sur des infrastructures gigantesques (ports, terminaux de conteneurs, ponts, autoroutes, lignes ferroviaires, etc.) et la capacité économique et politique de la Chine de le mettre en œuvre qui suscitent des interprétations discordantes.C'est le cas dans ce dossier : géographe et diplomate, Michel Foucher voit
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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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.196 | 0.063 |
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".