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Enregistrement W3699279

Civilsamhället i Estland och Ryssland : en jämförande fallstudie

2006· book· sv· W3699279 sur OpenAlexvenueno aff
Sophia Prosell

Notice bibliographique

RevueDimensions in health service · 2006
Typebook
Languesv
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Science and Policy Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemocracyPolitical scienceCivil societyLanguage changePublic administrationLawPhilosophyLinguistics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study is to investigate differences that exist in Estonia and Russia with regard to civil society, democracy and corruption and try to find out what can be possible causes to the vast differences in these two countries. Many political scientists claim that civil society plays a key role in democratic transitions. This paper takes its point of departure in 1991, when the Soviet Union collapsed and Estonia and Russia became independent. Since then Estonia has had a flourishing economy which attract many foreign investments, with Sweden as the greatest investor. The country has also managed well to adjust quickly from totalitarianism to democracy. This paper also addresses issues with corruption as it is a major problem in Russia and affects every day life in society. My results show that since Vladimir Putin came to power, Russia has got a higher degree of corruption and the evolution of democracy has gone backwards. I also found that there is a lack of social capital in the Russian society. In Estonia however, the results show that the country now has a well-functioning democracy. The legal environment for NGOs has steadily improved since Estonia became member of the EU. However, there still remain some deficit with regards to being a participating democracy at the grass-root level within the civil society. The theories used in this paper are Heidenheimer´s theory on corruption and Robert Putnam´s institutional theory on horizontal organization and social capital. The methods used are comparative case study and most similar systems design.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,361 · 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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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