Changing Repertoires of State-Society Interaction under Lula
Notice bibliographique
Résumé
During Luis Inácio Lula da Silva’s two administrations as president of Brazil (2003–10), an entirely different kind of actor took over government decision- making. These are the conclusions of an innovative study by Maria Celina D’Araújo, who examined the social and political profile of upper- echelon federal government personnel during that period. She found that for the first time in Brazilian history, former union activists participated substantially in high levels of government, a fact that may not be that surprising considering that the Workers’ Party, and especially the President, had strong links to that sector. Under Lula, D’Araújo found that ‘about 26 percent of Ministers in the first term and 16 percent in the second came from labor unions’ (2009, p. 117). The ministers were also closely connected to more broadly defined social movements: 43 percent in the first administration and 45 percent of those in the second participated in some way in movements, compared to around a quarter of ministers under the previous two presidencies (Ibid., p. 120). For D’Araújo, these numbers suggest that the Lula government represented a more diverse array of interests than seen in the past. Our argument in this chapter is that, in that context, social movements and state actors creatively experimented with historical patterns of state- society interaction and reinterpreted routines of communication and negotiation.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,035 |
| Communication savante | 0,018 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».