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Enregistrement W2115036179 · doi:10.1177/0022343307078941

Human Rights Institutions: Rhetoric and Efficacy

2007· article· en· W2115036179 sur OpenAlexaff
Emilie M. Hafner‐Burton, James Ron

Notice bibliographique

RevueJournal of Peace Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHuman Rights and Development
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman rightsSkepticismPoliticsRhetoricDemocracyState (computer science)Political scienceInternational human rights lawLawPolitical economySociologyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract International human rights language has swept across the landscape of contemporary world politics in a trend that began in the 1970s, picked up speed after the Cold War's end, and quickened yet again in the latter half of the 1990s. Yet, while this human rights `talk' has fundamentally reshaped the way in which global policy elites, transnational activists, and some national leaders talk about politics and justice, actual impacts are more difficult to discern, requiring more nuance and disaggregation. Importantly, there may be substantial cross-regional variations, due to varying colonial and post-colonial histories, and different trajectories in state—society relations. In some instances, there are also important differences in tone between qualitative and quantitative researchers. While many case-study scholars tend to be rather optimistic about the potential for human rights change, statistically inclined researchers often lean towards greater caution and, in some cases, downright skepticism about the trans-formative potential of international human rights law and advocacy. Given that international human rights treaties, human rights reporting, democracy, and elections do not always influence state practice in expected ways, the authors call for more regionally disaggregated studies, coupled with greater efforts to combine qualitative and quantitative research techniques.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,096
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,096
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0060,028
Communication savante0,0110,012
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,199
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,298 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations35
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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