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Enregistrement W2936711264 · doi:10.1080/13562576.2019.1594752

Niches of agency: managing state-region relations through law in Russia

2019· article· en· W2936711264 sur OpenAlexafffund
Gail Fondahl, Viktoriya Filippova, Antonina Savvinova, Aytalina Ivanova, Florian Stammler, Gunhild Hoogensen Gjørv

Notice bibliographique

RevueSpace and Polity · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRussia and Soviet political economy
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNorges ForskningsrådRussian Foundation for Basic Research
Mots-clésAgency (philosophy)NegotiationLegislationState (computer science)PopulationPolitical sciencePower (physics)Government (linguistics)Federal lawLawPublic administrationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

State-region relations involve negotiations over the power to (re)-constitute local spaces. While in federal states, power-sharing ostensibly gives regions a role over many space-making decisions, power asymmetries affect this role. Where centralization trends may erode regional agency, law can provide an important tool by which regions can assert influence. We examine a case where, in response to a proposed Russian federal law highly unpopular with a regional population, the region's government sought to ameliorate its potential impacts by using opportunities to co-produce the law, amending regional legislation, and strategically implementing other federal and regional laws to protect its territory.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,017
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeSans objet
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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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