The Causes and Measurement of State Fragility
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This chapter is derived from our ongoing research on fragile states funded by the Canadian International Development Agency (CIDA) to help policy-makers and analysts make decisions on where and how to allocate aid, especially in fragile state environments. In order for development assistance to have a measurable and positive impact on fragile states, it is necessary to understand both how and why they become fragile. First, we reconceptualize the meaning of state fragility with equal attention given to the authority, legitimacy and capacity of a state, collectively referred to as authority, legitimacy, and capacity (ALC). Measures of these ALC components corresponding to six different categories of state performance—economics, governance, security and crime, human development, demographics, and the environment—are collected for all countries for the period 1999-2005. Initial testing of our fragility index shows that fragility is driven by a number of factors, of which the level of development seems to be more important. We complement this analysis by examining state fragility using the ALC framework. Overall, the approach presented has the distinct advantage of identifying country-specific patterns of fragility while at the same time allowing for broad strategically relevant measures of comparative performance that can be of use to policy-makers regarding allocation of aid at the sectoral and programming level. Notwithstanding the fact that aid may be allocated for political and strategic reasons, and that fragile states are under funded, we argue that aid that does flow to fragile states could be better targeted. Specifically, it could strengthen the underlying determinants of fragility by addressing fragile states' distinct and country-specific weaknesses in authority, legitimacy and capacity. Finally, we discuss policy implications of our analysis and directions for future research.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».