Promoting a Bi-partisan Approach in Responding to the Contemporary Socio-economic Challenges in Kenya.
Notice bibliographique
Résumé
The contemporary political landscape in Kenya has been marred by political antagonism and unhealthy competition among the political actors. The Kenyan citizens have bore the brunt of the negative outcomes of this approach to political engagement in seeking solutions to their socioeconomic challenges like poor roads, lack of access to health and educational facilities especially in marginalized areas, high crime rate, inflation, unemployment among others. There is need for a paradigm shift to ensure positive socio-economic outcomes are achieved. This paper therefore seeks to demonstrate how a bi-partisan approach in responding to the contemporary socio-economic challenges can help achieve socioeconomic development and milestones in Kenya. This study is grounded on political theory while the Search, Appraisal, Synthesis and Analysis (SALSA) framework was used to review different articles from revered journals related to bipartisan policy, non-confrontational political approaches and pragmatic political ideals. The reviewed literatures revealed that achieving bipartisanship in a competitive political environment is a tedious process but ultimately if achieved produces positive socio-economic outcomes like fast tracking of bills and policies in parliament meant to ensure provision of services to the people, value addition to suggested ideas and minimal obstruction in the implementation of projects and services to the people. The study recommends a wide stakeholder engagement and intensive training of Non state actors like the Civil Society groups, State actors like elected representatives at the, Constituency, County and National assembly on the value of bipartisanship and how to engage positively on issues of common good. These bipartisan ideals that will enhance their service delivery and ensure socio-economic development at the constituency. County and National levels.
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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 | 0,014 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».