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Enregistrement W3117317312 · doi:10.21787/jbp.12.2020.249-260

Local Elections (Pilkada): Money Politics and Cukong Democracy

2020· article· en· W3117317312 sur OpenAlexaff
Halilul Khairi

Notice bibliographique

RevueJurnal Bina Praja · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndonesian Election Politics and Participation
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsLocal electionNominationPolitical sciencePolitical communicationSanctionsCONTESTDemocracyPublic administrationCampaign financePolitical economyLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Local elections (Pilkada) still face problems, both technical and substantive. Efforts to improve have been made several times by revising the law regulating local elections (Pilkada). In the simultaneous local elections in 2020, money politics arose again. The issue of cukong democracy practices depicted capital owners' power to finance local leaders candidates to contest local elections (Pilkada). This study explores and structures the problems underlying money politics in local elections (Pilkada), which formulate alternative solutions based on logical reasoning. The exploration and formulation of issues and the preparation of alternative solutions are carried out using strong arguments to ensure the conclusions' plausibility. The practice of money politics can occur in two main areas, namely in ​​the nomination process in the form of political dowries paid by candidates to political parties. In the campaign area, the condition of buying and selling votes carried out by candidates with voters. The practice of political dowry occurs due to the limited alternatives that a person can use to run for regional head elections. The nomination mechanism is much more difficult and costly through individual channels, so paying political dowries to political parties is the easiest and more specific option. The practice of money politics occurs because of voters' mental attitudes who are not rational, and the system of sanctions still supports the way of buying and selling votes. Alternative solutions to money politics in these two areas are compiled by doing a simulative analysis that can eliminate the practice's root causes. Decreasing the threshold for candidate submission by political parties, adopting the maximum point for political party support, reducing the number of voter support requirements for individual candidates, eliminating political dowries in local leader nominations, and simultaneously reducing costs for individual candidates. Adopting criminal sanctions for givers in the practice of buying and selling votes is an alternative solution in preventing the way of buying and selling votes in local elections (Pilkada).

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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