Canada and South Korea"s Strategic Navigation amid the US-China’s Technological Rivalry
Bibliographic record
Abstract
이 연구는 중국이 글로벌 강대국으로 부상하는 가운데 대표적 중견국인, 캐나다와 한국의 국제 관계의 각기 다른 변화 양상을 추적하였다. 특히 미-중 경쟁과 반도체 산업의 맥락에서 중국의 부상에 대응하기 위해 두 나라가 채택한 다양한 전략을 면밀히 분석하였다. 이 연구는 캐나다의 자원 기반 안보 지향적 접근 방식과 중국에 대한 한국의 기술 중심 경제 의존도를 나란히 조명하여 양국이 경제적 상호의존, 기술 주권, 국가 안보의 중첩을 어떻게 풀어나 가고 있는지를 강조였다. 이 연구는 현실주의와 자유주의적 제도주의와 같은 이론적 틀을 활용하여 기술 경쟁과 중국 내부의 경제적 도전으로 인해 점점 더 복잡해지는 세계 질서에서 중견국의 역할과 전략을 모색하였다. 특히 기술 혁신과 경제 안보에 초점을 맞춰 세계적 변화에 대한 민주주의 중견국들의 미묘한 대응에 대한 이해를 높이고 미-중 긴장 속에서 캐나다와 한국이 유사한 정도의 높은 대중 의존에도 불구하고 경제 안보와 기술 경쟁에 관해 서로 다른 선택을 행한 이유를 설명하고자 하였다. 결론적으로 이 연구는 중견국의 강점은 고유한 경제력을 활용하여 글로벌 무역 역학 관계와 기술 발전을 전략적으로 활용할 수 있는 능력에 있음을 보였다.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".