MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7017625252

Canadian and Russian Arctic Governance Systems: A Comparative Analysis

2021· other· ru· W7017625252 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueResearch Repository Saint Petersburg State University (Saint Petersburg State University) · 2021
Typeother
Languageru
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCorporate governanceArcticThe arcticPerspective (graphical)Government (linguistics)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

В этом исследовании сравниваются как канадская, так и российская системы управления Арктикой и исследуются факторы, влияющие на формирование арктической политики этих стран. Также утверждается, что наличие общих арктических проблем создаёт основу для политического диалогам между этими государствами. Изучаются теоретические аспекты проблемы, даётся исторический обзор развития обеих систем управления, а затем производится сравнительный анализ современных арктических стратегий Канады и России через призму 7 измерений безопасности человека. Анализ российской и канадской систем управления показывает, что по мере того, как изменения будут происходить более быстрыми темпами из-за глобального потепления, возникнет необходимость в создании более совершенных структур управления для адаптации к новым циркумполярным изменениям. Считается, что негосударственные субъекты оказывают сильное влияние на канадскую арктическую политику, в то время как межведомственная конкуренция и пересечение полномочий разных органов власти обременяют российскую политику в регионе. В плане экономической политики, правовых рамок и обеспечения безопасности человека в обеих странах существует консенсус, однако по таким вопросам, как оборона и использование Северного морского пути, в них есть разногласия. В диссертации делается вывод о том, что в сфере безопасности человека в канадской и российской арктической политике существует больше согласия, чем разногласий, а также имеется значительный потенциал для прогресса в этой области.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Bibliometrics, Science and technology studies, Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.840
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0040.005
Meta-epidemiology (broad)0.0060.002
Bibliometrics0.0210.018
Science and technology studies0.0060.006
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0050.004
Research integrity0.0020.007
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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.

Opus teacher head0.028
GPT teacher head0.260
Teacher spread0.231 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueResearch Repository Saint Petersburg State University (Saint Petersburg State University)French-language works237,207