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Enregistrement W4298196921 · doi:10.1515/9781474424080

Political Parties in the Arab World

2018· book· en· W4298196921 sur OpenAlexaboutno aff
Francesco Cavatorta, Lise Storm

Notice bibliographique

RevueEdinburgh University Press eBooks · 2018
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMiddle East and Rwanda Conflicts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsAuthoritarianismPolitical sciencePolitical economyContext (archaeology)DemocracyLawSociologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Analyses political parties and party politics in the contemporary Arab world The Middle East is a region notorious for political systems traditionally built around absolutist monarchs and military-dependent presidents. What is the role of political parties in such a context? How do they support or undermine such authoritarian forms of rule? What part have they played in the survival and transformation of political systems after the Arab uprisings? What are the policy preferences of party elites and how do they connect with citizens’ expectations? How do parties challenge and reflect the main social cleavages? Finally, what is the genuine significance of parties and party politics in a region struggling for some sort of democratic future? This book attempts to answer these questions through a thorough theoretical and empirical examination and analysis of the most important aspects and traits of political parties and party politics in the Arab world, exploring cases from across the region. Key Features Sets out an innovative research agenda on a under-studied topic Provides a comparative perspective on political parties across the region Analyses the ways in which political parties in the Arab world matter and develop Offers a more systematic understanding of the functioning of Arab regimes by incorporating the role political parties play in them Includes case studies of Iraq, Libya, Tunisia, Egypt, Morocco, Algeria, Kuwait, Lebanon and Palestine Contributors Larissa Alles, University of St. Andrews Aurelie Daher, Université Paris-Dauphine Loes Debuysere, Ghent University Sophie A Edwards, Independent Researcher Anass El Kyak, Université Laval Manal A. Jamal, James Madison University Amir Magdy Kamel, King’s College London ‪ Hendrik Kraetzschmar, University of Leeds Raquel Ojeda-García, University of Granada Zoltan Pall, National University of Singapore Valeria Resta, University of Milan Anne Wolf, University of Cambridge and University of Oxford Mohammad Yaghi, Queen’s University in Kingston

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,022

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
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,214 · 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'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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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