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Enregistrement W2334532951 · doi:10.5509/2006792247

Political Leadership and Civilian Supremacy in Third Wave Democracies: Comparing South Korea and Indonesia

2006· article· en· W2334532951 sur OpenAlexvenueno aff
Yongcheol Kim, R. William Liddle, Salim Said

Notice bibliographique

RevuePacific Affairs · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKorean Peninsula Historical and Political Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical sciencePoliticsThird wavePolitical economyPublic administrationDevelopment economicsSociologyLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction The praetorian problem how to establish and maintain control over the armed forces by elected officials is one of the most critical challenges facing Third Wave democracies.1 Among East Asian cases, South Korea appears to have successfully met this challenge, while Indonesia has not. In South Korea, a highly politicized armed forces faction was effectively subdued, two former presidents were jailed and the role of military intelligence was severely downgraded. Most observers now believe there is litde chance of a military return to power.2 In Indonesia, by contrast, the armed forces retain most of their predemocratic position and perquisites, including the territorial system of military commands parallel to the civilian government hierarchy, and de facto control over their own budget. Many observers believe that a return to power remains a real, if hard to measure, possibility.3 What accounts for this difference? Structurally, Korea seems much readier for democracy than Indonesia.4 Korea has a more developed economy, stronger state, more educated population, larger middle class and more vigorous civil society. Korea's territory is more compact and its population less complex ethnically, with fewer politicized religious divisions. Koreans have long been a single natipn, while Indonesia is a twentieth-century creation. For those who stress the role of foreign actors, the United States

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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,843
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,209 · 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'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

Citations15
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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