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Enregistrement W2548804117 · doi:10.1017/s0022278x16000604

‘The local<i>mwananchi</i>has lost trust’: design, transition and legitimacy in Kenyan election management

2016· article· en· W2548804117 sur OpenAlexaff
Aaron Erlich, Nicholas Kerr

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Modern African Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Conflict and Governance
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegitimacyKenyaPresidential electionPolitical scienceAutonomyDemocracyPoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Across African democracies, maintaining popular trust in electoral management bodies (EMBs) is vital to enhancing election integrity and, ultimately, regime legitimacy. However, scholars have largely sidestepped any systematic analysis of how citizens formulate their attitudes towards EMBs and how these attitudes vary over time. To address these gaps in the literature, we focus on Kenyan EMBs, which have experienced fluctuating popular support since the ruinous 2007 elections and subsequent institutional reforms. Using primary election reports and original survey and focus group data, we analyse the sources of Kenyans' trust in EMBs from 1992 onward and probe the 2013 election period deeply. Across time, we find that confidence in EMBs usually collapses after polarised elections, due to perceived problems with the EMB's autonomy and capacity. Following the 2013 elections, Kenyans were also more likely to lose confidence in the EMB if they were affiliated with losing presidential candidates or if they were critical of EMB performance.

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)0,002
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,722
Score d'incertitude au seuil0,452

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeAutre devis
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

Citations35
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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