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Enregistrement W3034919293 · doi:10.22215/etd/2019-13498

State and Self-Regulation of Civil Society Organizations in Context: A Case Study of Kenya

2019· dissertation· en· W3034919293 sur OpenAlexaff
Jacqueline Wood

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNonprofit Sector and Volunteering
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesAfrican UnionEuropean CommissionUnited States Agency for International DevelopmentTianjin Industrial and Information Technology CommissionUnited Nations Development ProgrammeGovernment of the Republic of KenyaUniversity of Pennsylvania
Mots-clésCivil societyAccountabilityContext (archaeology)Political scienceState (computer science)Conceptual frameworkDemocracyLegislationPublic administrationPolitical economyPoliticsSociologyLawSocial scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Much was made of the global associational revolution beginning in the 1980s, as civil society organizations (CSOs) increased in number worldwide.Since then, a paradox of competing trends has emerged.On one hand, considerable stock is held in the promise of civil society whereby CSOs are recognized as critical actors in economic, social, and democratic development.Governments have sought ways to enable vibrant and diverse CSO sectors through regulation, reflecting a diffusion of pro-CSO norms globally.Deviating from this trend, an associational counter-revolution has arisen whereby governments use regulation to constrain the space for CSO operations.Advancing CSO accountability is a key rationale for many intensified forms of both enabling and constraining state regulation, and self-regulation.Theory suggests there is a trade-off between state and self-regulation, from which cycles of regulatory waves unfold.This dissertation contributes to the CSO regulation literature, which has tended to focus on high-income countries, by developing and applying a conceptual framework of regulatory change drivers to a lower-middle income country, Kenya.Beginning in the late 1980s Kenya was the first African country to significantly address CSO regulation and self-regulation, and has since undergone four phases of CSO regulatory change, sometimes more, sometimes less enabling of the sector.The dissertation draws from primary data in the form of 63 interviews, legislation, regulation, and media sources.Its conceptual framework can help anticipate state and/or self-regulatory change; the state iii and self-regulation interaction; their relationship to accountability; and the associational counter-revolution paradox.This dissertation finds that the most important driver of regulatory change in Kenya's lower-middle income context is government's political agendas, hand-in-hand with the types of activities CSOs engage in.Donor country governments are also an important direct and indirect driver of regulatory change.While regulatory change occurs in 'waves', rather than interplay between state and self-regulation, it is the drivers of regulatory change and their interplay that move and shape the waves.Regulatory change may be turned to as a technical solution to various issues reflected in the drivers, even as it may not necessarily be the best, the only, or sufficient means to address them.

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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,165

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0200,007
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations0
Publié2019
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