ARCTICA ȘI ANTARCTICA ÎN SISTEMUL RELAȚIILOR DE DREPT INTERNAȚIONAL
Bibliographic record
Abstract
Arctica și Antarctica sunt două regiuni ale planetei, care, fără să aibă o populație permanentă (din cauza condițiilor climaterice dificile) și fără să aparțină vreunei țări, suscită interesul actorilor internaționali. În cazul Arcticii, există cinci țări din proximitate (S.U.A., Canada, Danemarca, Norvegia și Federația Rusă), care sunt cele mai implicate în competiția pentru Arctica, determinată de interesele pentru resursele minerale de acolo, de posibila apariție (determinată de încălzirea globală) a unor rute maritime mai scurte, de interesele strategice și militare. Pentru a soluționa divergențele pe calea dialogului cele cinci țări au pus în anul 1993 bazele Consiliului Arctic.În cazul Antarcticii, statutul ei a fost reglementat prin Tratatul Antarcticii din 1959, care a stabilit utilizarea acestui teritoriu exclusiv în scopuri pașnice, în interesul întregii omeniri. În pofida acordului semnat, un șir de state revendică suprafețe din Antarctica, considerându-le teritorii naționale. Este de așteptat ca odată cu încălzirea globală și topirea gheții de la cei doi poli, accesul acolo să fie mai facil și asta va crea noi oportunități, dar și noi situații de conflicte interstatale.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.037 | 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".