Notice bibliographique
Résumé
Southeast Asia is a vast region, comprised of eleven countries and incredible diversity. From one country to the next, dominant languages vary, religious groups are different and histories are all dissimilar from one another. In comparison to Latin America or Africa – other large regions of the world – the study of politics in Southeast Asia can be particularly challenging. Latin America and Africa are also very diverse regions but their respective countries share some similarities that make comparisons somewhat more common. The Spanish language, for instance, binds countries of Latin America where it is dominant in all countries except Brazil. Countries of the region were all colonized, and Spain was the dominant power for several centuries. Latin American countries inherited societies in which descendants of Spanish colonizers and mestizo (mixed) classes are now dominant. These common characteristics often tainted their style of politics, with some very interesting parallels among several countries. To a lesser extent, the African experience also generated similarities that have been compared analytically. In Africa, the division of the continent between mostly French and British colonial rule created some homogenizing experiences as well. French and English became common languages of communication throughout West and East/Southern Africa respectively. Colonization by these powers, which imposed bureaucratic structures over societies mostly organized in small political units, created some similar dysfunctionalities that have persisted in the modern independent states (Mamdani, 1996; Young, 1994). Comparisons have often been made between clusters of African countries, where the continued legacies of colonial rule have been blamed for the inability of states to overcome poverty and other major challenges in the continent.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».