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Enregistrement W4286229297 · doi:10.22456/2448-3923.118271

CORRUPTION, UNDERDEVELOPMENT AND THE MASSES IN AFRICA

2022· article· en· W4286229297 sur OpenAlexaff
Ibrahim Bangura, Temitope B. Oriola, Henry Mbawa

Notice bibliographique

RevueRevista Brasileira de Estudos Africanos · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCorruption and Economic Development
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnderdevelopmentEliteLanguage changeScholarshipPolitical economyAgency (philosophy)Perspective (graphical)Political sciencePoliticsDevelopment economicsSociologyEconomicsSocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Much contemporary scholarship on corruption and underdevelopment in Africa focuses on the role of the elite with scant consideration for the interpellation and agency of non-elite citizens. The paper complements the tenor of available literature. Drawing on a dynamic perspective on corruption, the paper argues that political elites are influenced in part by demands and expectations from regular citizens. These demands and expectations are a major motivation that fuels and validates certain practices which are widely regarded as corrupt. This is not a pro-elite paper. Rather than a pro-elite standpoint, the paper offers a nuanced analysis of how the actions and inaction of citizens affect the conduct of governing elites. Ignoring the role of the masses makes for an incomplete understanding of the vignettes of corruption and crisis of development in Africa. While the paper focuses on Africa, the findings are applicable to other regions of the global south.

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 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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,541
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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