Norman Schofield & Gonzalo Caballero (Eds.), The Political Economy of Governance: Institutions, Political Performance and Elections
Notice bibliographique
Résumé
This edited conference volume is another from Springer on the Studies in Political Economy under the editorship of Prof. Norman Schofield, the Dr. William Taussig Professor of Political Economy Professor, Department of Political Science at Washington University. Political Economy is a fast growing field that uses the logic of economics to study issues pertaining to politics and governance and of which Prof. Schofield has been one the most prolific contributors over the last four decades. This volume brings together the papers presented at the Political Economy of Governance, Institutions and Elections workshop that took place in Baiona, Spain in April 2014. Political Economy is a vast and growing field as such this volume is only representative of the many issues and the modelling techniques—both theoretical and empirical—used to address them. The topics and issues addressed in this volume span a great variety of subjects covering—as the title indicates—issues dealing with governance, institutions and elections. The chapters in this volume are not only innovative, but they challenge and engage the reader into thinking more deeply about the issues addressed. One of the major characteristic of this volume is that most papers directly or indirectly contest the existing body of knowledge by either providing alternatives ways of thinking about a problem not addressed in the main stream literature or by studying issues that have up to know been ignored in the literature. This review is organized as follows. Section 1 gives an overview of how institutions work or change over time within a country; Section 2, those dealing with different aspects of democracy and Section 3 those dealing with the workings of elections. Concluding comments are given in Section 4.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».