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Enregistrement W4244154758 · doi:10.1057/978-1-137-46639-6_14

Conclusions

2016· book-chapter· en· W4244154758 sur OpenAlexaff
Lolwah R. M. Alkhater, M. Evren Tok, Leslie A. Pal

Notice bibliographique

RevuePalgrave Macmillan UK eBooks · 2016
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocioeconomic Development in MENA
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningPoliticsState (computer science)Argument (complex analysis)NothingPolitical scienceIslamMiddle EastScope (computer science)Corporate governancePolitical economySociologyEpistemologyLawGeographyEconomicsManagementPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This book has argued that the scale of Qatar’s policy ambitions requires a fresh frame of reference as a “transformative state,” which we defined as a state that seeks to introduce and implement, over a comparatively short time, a radical re-configuration of social, economic, and political institutions in a country. This definition has three key dimensions: (1) time (short, compressed, and intense), (2) depth (radical, deep), and (3) scope (almost simultaneously, across all sectors, public and private). By calling attention to its transformative character, we are not denying other important characteristics of the Qatari state, for example, its geo-political location in the Gulf and the Middle East, its dependence on hydrocarbons, and its Arab and Islamic nature, to name only the key ones. Our argument is simply that these characteristics, as crucial as they are, need to be weighed with and against the state’s policy ambitions. Indeed, the ambition to transform Qatar into a modern state and society is one tempered by the exigencies of geography, culture, history, and religion. Does its transformative character make Qatar unique? In some ways it does, and we will discuss these below. A “unique case” is somewhat troubling from a social science perspective, since it explains nothing but itself; it is sui generis . However, understanding Qatar does cast some light on challenges in the Gulf and the Middle East, as well as broader issues of governance and the management of public policy dynamics. For example, Qatar’s challenges and opportunities are similar to those faced by some other Gulf states. In the field of foreign policy, as another example, it has been taken as an exemplar of “small state diplomacy” (Cooper and Momani 2011; Cooper and Shaw 2009). These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,681
Score d'incertitude au seuil0,971

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3190,159

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,251 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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