Foreign relations of the subjects of federations and autonomous regions with the ethnolinguistic specifics illustrated by Canada and Spain
Bibliographic record
Abstract
В данной исследовательской работе автором была поставлена цель установления вектора внешних связей субъектов федерации и автономий с этнолингвистической спецификой на примере Канады и Испании и выявления особенностей позиционирования данных субгосударственных акторов на мировой арене. Автор определяет основные векторы внешней политики субъектов федерации и автономий на примере Канады и Испании, выявляет роль субъектов федераций и автономий во внутренней политике государств, определяет статус языка и сравнивает языковую политику данных регионов, устанавливает уровень этнической и национальной неоднородности регионов, для определения влияния данного фактора на внешнеполитическое поведение данных субъектов, рассматривает степень развития тенденций, направленных на самоопределение и достижение независимости в данных субъектах и выявляет уровень развития национализма в Квебеке, Галисии, Стране Басков и Каталонии. Автор приходит к выводам о необходимости того, чтобы целью политики центрального правительства было представление интересов всех меньшинств, проживающих в стране, особенно тех, которые формируют большинство населения в отдельных регионах, иначе можно встретить негативную реакцию данных групп, которые применяют различные методы, нацеленные на самоопределение и повышение автономии.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".