Belt and Road –aloitteen vaikutukset Euroopan unionissa
Bibliographic record
Abstract
Uutiset kertovat Kiinan kasvavasta roolista maailmantaloudessa ja -politiikassa, kiinalainen popkulttuuri on nousevassa trendissä ja kiinaa opiskellaan enemmän. Kiinan vaikutus on ottamassa jalansijaa eri alueilla, ja kaikilta yhteentörmäyksiltä ei voida välttyä. Erilaiset kulttuuriset taustat idässä ja lännessä tuottavat erilaisia tapoja tehdä politiikkaa ja sopimuksia, erilaisia arvoja ja toimintatapoja, mutta tavoitteet ovat samat molemmilla puolilla: tuottaa etuja omalle puolelle ja saada hyvää mainetta.\n\nTämän opinnäytetyön tavoitteena on tutkia, millaisia vaikutuksia Kiinan Belt and Road -aloitteella (BRI) on Euroopan unionissa. Aihe on omavalintainen ja tekijän omaan kiinnostukseen perustuva, ja tutkimus on toteutettu laadullisena kirjallisuuskatsauksena vapaasti saatavaa verkkomateriaalia hyväksi käyttäen syksyllä 2018.\n\nTeoreettisessa osuudessa esitellään Euroopan unioni ja Belt and Road -aloite. Siitä jatketaan materiaalin esittelyllä ja yhteenvedoilla, joilla pyritään rakentamaan kuva nykytilanteesta Euroopassa. Pohdinnassa mietitään tulevaisuutta sekä oppimisprosessia. Tutkimuksen tulokset osoittavat, että BRI:llä on sekä lyhyen että pitkän tähtäimen positiivisia vaikutuksia, mutta myös vakavia haasteita. EU ei ole riittävän yhtenäinen muodostaakseen kunnollista yksimielistä vastapainoa Kiinan kanssa neuvotellessa. Nyt Kiina on pyrkinyt neuvottelemaan joka maan kanssa erikseen erilaiset sopimukset, ja heikot maat jäävät alakynteen.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.062 | 0.006 |
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".