The Military And The Challenge Of Democratic Consolidation In Nigeria: Positive Skepticism And Negative Optimism
Notice bibliographique
Résumé
Nigeria like several other countries in Africa, Asia and Latin America depicted the picture of a ‘praetorian state’ or what Leo Dare called the ‘praetorian trap’. The reason for this nomenclature is not far fetched. The polity alternated between civilian and military administrations since her ‘flag independence’ in October 1960. The only respite so far is the uninterrupted civilian administration since May 29 1999, when the nascent democracy was inaugurated. Even at that, the risk of military intervention has not completely evaporated from the political firmament. The thrust of this paper, however, is an in-depth analysis of the role(s) of the military in democratic political transitions in post-colonial Nigeria. This study becomes imperative in the context of the military superimposed democratic transitions in Nigeria. In a nutshell the paper recognizes the fact that much as the military as an institution had been promoting democracy, they have also been truncating same – a kind of contradictory compatibility – thus making Nigeria laboratory for testing military role(s) in democratic transitions.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| 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 | 0,010 | 0,018 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».