Extractive sector governance: does a nexus of accountability render local extractive industries transparency initiatives ineffective?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to examine the Nigerian Extractive Industry Transparency Initiative’s (NEITI) ineffectiveness in delivering public accountability to Nigerian citizens. Although this failure is recognised in prior literature, the authors contend that NEITI’s role is obscured by one-sided links to external factors. Design/methodology/approach The conceptual framework presented in this study is built around Dillard and Vinnari’s (2019) distinction between different accountability systems and Brown and Dillard’s (2020) complimentary insights on the technologies of hubris and humility. The analytical framework draws from Grant and Keohane’s (2005) modes of accountability, which the authors use to articulate conflicting accountability demands (to-whom and for-what) of NEITI’s operating relationships. Combined, the authors analyse official documents, media, reports and interview responses from members of NEITI’s National Stakeholders Working Group. Findings This study surfaces a variety of intersecting interests across NEITI’s operational relationships. Some of these interests are mutually beneficial like that of Donors and the Extractive Industries Transparency Initiative. Others run counter to each other, such as NEITI’s relationship to the Presidency which illustrates a key source of NEITI’s ineffectiveness. In discussing these interests, the authors articulate their connection to NEITI’s design as an accountability system and its embedded limitations. Originality/value The authors provide incremental understanding of prior insight regarding NEITI’s ineffectiveness by drawing attention to its fundamental design as an accountability system and its failure to deliver public accountability. To illuminate these failures, the authors also map NEITI’s competing accountability demands – the nexus of accountability – to demonstrate the complex socio-political reality within which NEITI is expected to operate. The authors posit that NEITI’s ineffectiveness has as much to do with NEITI itself, as it does with external factors like the quality of information disclosed and the unique Nigerian context.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».