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Enregistrement W2484479197 · doi:10.1017/cbo9780511494048.005

The utilization of the African system within South Africa

2007· book-chapter· en· W2484479197 sur OpenAlexaff
Obiora Chinedu Okafor

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2007
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Peace and Security Dynamics
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction In line with the conceptual and methodological approach that was adopted in the last chapter, the same kinds of issues that were raised in that context with regard to the impact of the African system within Nigeria also animate the discussion here. As the nature of those approaches and related issues have been discussed extensively in chapter 4 it will not be repeated here in any detail. What this chapter focuses on is the systematic examination and discussion of the available evidence relating to the impact of the African system within South Africa. Has this system impacted judicial reasoning and action, executive deliberations and action, legislative debate and action, and the work of civil society actors (CSAs) in South Africa? If so, to what extent has its impact been felt within these institutions and groups? What factors have facilitated or impeded this impact? Do the various processes via which this impact has been produced (what I have referred to elsewhere in this book as “correspondence”) differ from the “state compliance” which is traditionally focused upon in most of the literature? If so, how do they differ? What was the role of activist forces (such as some CSAs, judges, and MPs) in these processes in South Africa? What does the character of these other processes tell us about the adequacy or otherwise of the dominant state compliance measure and the way in which we evaluate and imagine international human rights institutions (IHIs)?

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0100,017
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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