MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2010160685 · doi:10.1080/21699763.2014.965941

Power relationships and the formulation of anti-poverty policies in emerging countries: the case of Palestine

2014· article· en· W2010160685 sur OpenAlexfundno aff
Najwa S. Safadi, Scott D. Easton

Notice bibliographique

RevueJournal of International and Comparative Social Policy · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePoverty, Education, and Child Welfare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill UniversityHarvard UniversityBoston CollegeU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésCivil societyGeneral partnershipPovertyPower (physics)Political sciencePalestineChristian ministryCompetition (biology)Process (computing)Public administrationQualitative researchEconomic growthPublic relationsSociologyEconomicsPoliticsLawSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The process for developing social policies in the Palestinian Territories has undergone several changes in recent years. Most recently, the Palestinian National Authority (PNA) formally adopted the partnership approach whereby policies are developed with participation by the civil society sector and international donor organizations. However, it is unclear whether these partnerships have been realized as little is known about the power relationships between PNA and these other parties. Using a qualitative case study design, data were collected through semi-structured interviews with 16 Palestinian ministry officials and a review of archival materials. The findings confirmed that Palestinian agencies, civil sector organizations, and international donor organizations are now helping formulate anti-poverty policies. However, the partnerships are far from balanced or equal. Due to strained relationships with the PNA characterized by tension, conflict, and competition, the influence of the civil society sector remains modest. Conversely, international donor organizations continue to exert extraordinary influence on the policy-making process through financial and technical assistance. Implications for policy and future research are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,808
Score d'incertitude au seuil0,759

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of International and Comparative Social PolicyMême sujetPoverty, Education, and Child WelfareTravaux en français237 207