Benchmarking and Self-Assessment for Parliaments
Notice bibliographique
Résumé
With international focus on good governance and parliamentary effectiveness, a standards-based approach involving benchmarks and assessment frameworks has emerged to evaluate parliament's performance and guide its reforms. The World Bank's has been a leader in the development of these frameworks, stewarding a global multi-stakeholder process aimed at enhancing consensus around parliamentary benchmarks and indicators with international organizations and parliaments across the world. \n \nThe results so far, some of which are captured in this book, are encouraging: countries as diverse as Australia, Canada, Ghana, Sri Lanka, Tanzania and Zambia have used these frameworks for self-evaluation and to guide efficiency-driven reforms. Donors and practitioners, too, are finding the benchmarks useful as baselines against which they can assess the impact of their parliamentary strengthening programs. The World Bank itself is using these frameworks to surface the root causes of performance problems and explore how to engage with parliamentary institutions in order to achieve better results. The World Bank can identify opportunities to help improve the oversight function of parliament, thus holding governments to account, giving 'voice' to the poor and disenfranchised, and improving public policy formation in order to achieve a nation's development goals. In doing so, we are helping make parliaments themselves more accountable to citizens and more trusted by the public.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,120 | 0,227 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,013 |
| Communication savante | 0,018 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».