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Enregistrement W2188100487 · doi:10.18488/journal.73/2015.3.1/73.1.37.54

Exploring the Link between Governance and Institutions: Theoretical and Empirical Evidence from Tanzania

2015· article· en· W2188100487 sur OpenAlexaff
Boniface E. S. Mgonja, Alphonce W Dossa

Notice bibliographique

RevueHumanities and Social Sciences Letters · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCorruption and Economic Development
Établissements canadiensUniversité du QuébecUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceTanzaniaPoliticsProject governanceMulti-level governanceEmpirical evidencePolitical scienceEmpirical researchGood governanceInstitutionalismEconomic systemPublic administrationSociologyEconomicsManagementSocioeconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The potential link between governance and institutions is increasingly becoming a central concern in social science. In political science, the approach taken to explore this link involves examining the role structure plays in determining political behaviours, the overall patterns of governance, and the outcomes of political processes. Therefore, the quality of institutions has long been recognized as an important component of a well-functioning system of governance. This paper investigates and reflects on the relationship between institutions and governance in local political settings and analyzes the impacts of institutional factors on good governance. Very specifically, the paper explores different theoretical and empirical debates about governance in general and good governance in particular. Drawing upon “historical institutionalism”, the paper offers a satisfactory analytical framework for studying the ability of the institutions of governance in Tanzania, from their inception through their development over time, to meet the needs of the local community.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,488
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,125 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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