Nazita Lajevardi’s: Outsiders at Home: The Politics of American Islamophobia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to understand the structure of actors involved in the increase of the number of lawyers in Korea. For this research, the Canadian Scholar’s Policy Network Approach and the Sabatier’s Advocacy Coalition Concept were used. The case analysis focuses on the policy decisions related to the number of people passing the bar examination. This paper reviewed the policy debates, initiatives and actions of actors concerned before and during the 1995 legal reform process. The research result is as follows: The Supreme Court, the prosecution and the national bar association have been a very powerful and very organized policy community affecting the issues mentioned. As a sub-government, they have played a key role in deciding the number of lawyers in the country. They have effectively prevented the issues affecting their interests from being policy agenda. However, the law professors’ associations and civic groups remained as an attentive public. A policy network highly represented by the lawyers’ community, which appears to be clientele oriented, existed for a long time. However, during the reform, the structure of the policy network changed a lot. As the presidential office initiated the reform, the attentive public participated in the core policy making process. In relation to this, the network changed from clientele oriented to a cooperative one. In addition, there was policy learning between the groups. Policy makers must realize that it is necessary to collaborate with the attentive public and at the same time change the structure of the policy network. This is to modify the policy which has been unchanged because of the existence of the strong policy community. This paper also proves that the irregular policy making process, such as reform, could be more effective and that policy learning is very important for the policy change.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle