Ambiguity and Uncertainty in International Organizations: A History of Debating IMF Conditionality<sup>1</sup>
Notice bibliographique
Résumé
How do international organizations deal with the persistent challenge of uncertainty? The most intuitive answer is through regulation. Yet, rules are not always the best solution in times of uncertainty or in dealing with complex and diverse problems. More ambiguous policies that leave room for interpretation, can often be more functional for an international organization (IO); moreover, ambiguities can also be a source of power—and are therefore often a subject of conflict among institutional actors. Focusing on the case of International Monetary Fund conditionality policy, this article provides several key insights into IO practices. It provides an account of the different forms that ambiguity can take in international organizations and develops an explanation for why institutional ambiguities appear and persist. Looking inside the IO black box, the study examines how interests, institutional culture, and legitimacy concerns shape actors’ support for ambiguity, and how these preferences combine with broader structural factors to produce a predisposition toward institutional ambiguity. Finally, this article points toward certain implications of organizations’ tendency toward ambiguity, suggesting that this may play an important role in enabling institutional expansion.
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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 | 0,018 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,050 |
| Communication savante | 0,013 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| 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 ».