Diplomasi Maritim Indonesia dalam Perumusan ASEAN Outlook on the Indo-Pacific
Bibliographic record
Abstract
ASEAN Outlook on the Indo-Pacific (AOIP) merupakan konsep kerja sama di kawasan Indo-Pasifik yang dicanangkan oleh ASEAN yang diresmikan pada Juni 2019, di tengah maraknya berbagai pandangan tentang kerja sama di Indo-Pasifik. Indonesia yang merupakan salah satu pendiri ASEAN seringkali dikenal sebagai pelopor maupun inisiator berbagai kerja sama di kawasan. Indonesia juga merupakan penggagas utama adanya konsep AOIP. Oleh karena itu, tulisan ini bertujuan untuk menjelaskan tentang bagaimana upaya diplomasi maritim Indonesia dalam perumusan AOIP, baik melalui forum internal ASEAN serta forum mekanisme ASEAN. Upaya yang dilakukan oleh Indonesia akan dianalisis menggunakan konsep diplomasi maritime yang meliputi tiga aktivitas pokok, yakni diplomasi maritim kooperatif, diplomasi maritim persuasif dan diplomasi maritime koersif. Tulisan ini juga dianalisis menggunakan metode kualitatif dengan pendekatan deskriptif, dengan data primer yang berasal dari wawancara dengan Diplomat Kementerian Luar Negeri dan data sekunder berasal dari berbagai literatur dan berita yang berkaitan dengan topik. Artikel ini berkesimpulan bahwa diplomasi maritim Indonesia dalam perumusan AOIP dilakukan dengan di bawah kerangka diplomasi maritim koorperatif dengan menekankan pentingnya sebuah pandangan untuk menguatkan kerja sama di kawasan Indo-Pasifik di berbagai forum di ASEAN. Tulisan ini dibatasi dari tahun 2014, saat Presiden Jokowi pertama mengemukakan kebijakan luar negeri poros maritim, hingga tahun 2019 saat diresmikannya AOIP.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.052 | 0.016 |
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".