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Enregistrement W2508590337 · doi:10.17645/pag.v4i3.619

Image and Substance Failures in Regional Organisations: Causes, Consequences, Learning and Change?

2016· article· en· W2508590337 sur OpenAlexaff
Meng‐Hsuan Chou, Michael Howlett, Kei Koga

Notice bibliographique

RevuePolitics and Governance · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Development and Aid
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNanyang Technological University
Mots-clésSovereigntyInternational relationsPoliticsPolitical sciencePublic policyPolicy learningSecurity policyPublic goodPublic economicsPolitical economyEconomicsEconomic systemComputer securityMicroeconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

States often pool their sovereignty, capacity and resources to provide regionally specific public goods, such as security or trade rules, and regional organisations play important roles in international relations as institutions that attempt to secure peace and contribute to achieving other similar global policy goals. We observe failures occurring in these arrangements and activities in two areas: substance and image. To analytically account for this, we distinguish four modes of substance and image change and link these to specific types of failure and (lack of) learning. To empirically ground and test our assumptions, we examine instances of image failure in ASEAN (political/security policy) and substantive policy failure in EU labour migration policy. In so doing, this article contributes to several different fields of study and concepts that have hitherto rarely engaged with one another: analyses of policy failure from public policy, and regional integration concerns from area studies and international relations. We conclude with suggestions for ways forward to further analyse and understand failures at the international and supranational levels.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,818
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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