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Enregistrement W2900516636 · doi:10.1177/0097700418811072

Political Resources and Divergent Court Empowerment in China: A Subnational Comparison

2018· article· en· W2900516636 sur OpenAlexaff
Wang Juan, Wenting Liang

Notice bibliographique

RevueModern China · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJudicial and Constitutional Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuthoritarianismPoliticsEmpowermentChinaPolitical scienceSocioeconomic statusDemocracyPublic administrationPolitical economySociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cities of Guiyang and Kunming are known among legal scholars, practitioners, and policy makers for hosting two of China’s earliest specialized environmental tribunals, following serious water contamination in the two cities. However, the judicialization of environmental protection appears to be relatively nominal in Kunming and substantial in Guiyang. Why? We contend that, at a critical juncture, different political resources available to local leaders—including their past networks and experiences—led them to implement different strategies to deal with these crises. Under similar conditions, different political resources thus led to divergent outcomes of judicial empowerment. We use process tracing to describe the causal sequence in the adoption and application of policies of judicialization. Whether courts are empowered to operate proactively or conservatively is the result of the strategies of local actors in response to the policy agenda set forth by political leaders and constrained by political leaders’ available political resources. This study contributes to existing theories of court empowerment in authoritarian regimes that have largely relied on national-level or socioeconomic factors. Through a controlled subnational comparison in China, this article provides an alternative theory of divergent practices of court empowerment.

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)0,002
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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