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Enregistrement W3101206856 · doi:10.4000/poldev.4407

Gouvernance informelle : Perspectives comparatives sur la cooptation, le contrôle et la dissimulation au Rwanda, en Tanzanie et en Ouganda.

2018· article· fr· W3101206856 sur OpenAlexaff
Claudia Baez Camargo, Lucy Koechlin

Notice bibliographique

RevueInternational development policy/Revue internationale de politique de développement · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMiddle East and Rwanda Conflicts
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article propose un nouveau cadre conceptuel pour qualifier et évaluer le répertoire des pratiques utilisées par les réseaux informels dans le but de redistribuer le pouvoir et l’accès aux ressources. Ces normes et pratiques distinctes font l’objet d’une typologie comprenant la cooptation, le contrôle et la dissimulation. La cooptation implique le recrutement dans le réseau par le biais d’échanges réciproques de faveurs. Le contrôle est destiné à garantir la discipline parmi les membres du réseau au moyen de l’humiliation et de l’isolement social. La dissimulation fait référence aux apparences formelles derrière lesquelles se cache l’informalité et a pour objet la protection et la légitimation du réseau. Ces trois modalités sont pertinentes pour parvenir à une conception plus détaillée de la corruption et de ses fondements. Les résultats de notre recherche comparative dans trois pays d’Afrique de l’Est (le Rwanda, la Tanzanie et l’Ouganda) laissent à penser que ces pratiques informelles sont pertinentes pour comprendre les choix et les attitudes des fournisseurs et usagers des services publics à l’échelle locale. L’adoption de ce prisme d’analyse permet d'expliquer l’impact limité des recommandations conventionnelles de lutte contre la corruption et fournit une base au développement de stratégies alternatives qui exploitent le potentiel des dynamiques des réseaux sociaux pour favoriser des résultats positifs contre la corruption.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,706
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,335 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2018
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