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Enregistrement W4251568317 · doi:10.1093/pan/mpu001

Measuring Transparency

2014· article· en· W4251568317 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePolitical Analysis · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCorruption and Economic Development
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransparency (behavior)NewspaperAccountabilityIndex (typography)Construct (python library)AutocracyComputer scienceBusinessPolitical scienceEconomicsEconometricsDemocracyAdvertisingComputer securityLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transparency is often viewed as crucial to government accountability, but its measurement remains elusive. This concept encompasses many dimensions, which have distinct effects. In this article, we focus on a specific dimension of transparency: governments' collection and dissemination of aggregate data. We construct a measure of this aspect of transparency, using an item response model that treats transparency as a latent predictor of the reporting of data to the World Bank's World Development Indicators. The resultant index covers 125 countries from 1980 to 2010. Unlike some alternatives (e.g., Freedom House), our measure—the HRV index—is based on objective criteria rather than subjective expert judgments. Unlike newspaper circulation numbers, HRV reflects the dissemination of credible content—in that it has survived the World Bank's quality control assessment. In a validation exercise, we find that our measure outperforms newspaper circulation as a predictor of Law and Order and Bureaucratic Quality as measured by the ICRG, particularly in autocracies. It performs as well as newspaper circulation in predicting corruption. These findings suggest that data dissemination is a distinct, and politically relevant, form of transparency.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,904
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,230 · 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