Notice bibliographique
Résumé
This article analyses why, after a quarter of century of post-Soviet transition, political parties in Ukraine remain weak. Ukraine's newly elected President Petro Poroshenko and his ally Kyiv City Mayor Vitaliy Klitschko both lead virtual political parties. The weakness of Ukrainian political parties is analysed through five impediments to their development: Soviet political culture; corruption and cynicism; provincial elites; regional and linguistic diversity; and weak party structure. The Soviet legacy has left an ideological wasteland in Eurasia upon which it has proven difficult to build political parties. The absence of pre-Soviet party roots from which to draw makes Eurasia different from the three Baltic States and Eastern Europe, while the late Soviet ‘era of stagnation’ and rapid, often violent and corrupt drive to a market economy in the 1990s deepened cynicism and corruption. The Soviet legacy of provincialism in non-Russian republics such as Ukraine remains predominant among business and political elites. Regional and linguistic diversity has negatively impacted on the ability of political parties to garner support throughout the country, undermining national integration, as seen during the Eastern Ukrainian violent counter-revolution in Donetsk, home base of the Party of Regions. Ukraine's parties remain structurally weak in their top-down approach and there is an absence of internal democracy, disrespect for voters and reliance on opaque sources of funding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».