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Enregistrement W4361003132 · doi:10.5040/9781350296718

Corporate Capture of Development

2023· book· en· W4361003132 sur OpenAlexaff
Corina Rodríguez Enríquez, Masaya Llavaneras Blanco

Notice bibliographique

RevueBloomsbury Publishing Plc eBooks · 2023
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHuman Rights and Development
Établissements canadiensBalsillie School of International AffairsWestern University
Organismes subventionnairesMinisterio de SaludUniversité Cheikh Anta Diop de DakarAddis Ababa UniversityUniversidad Nacional Mayor de San MarcosUniversity of GhanaCouncil for Higher Education
Mots-clésBusinessSilver bulletPublic servicePolitical sciencePublic administrationEconomic growthEconomicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<JATS1:p>Public-Private Partnerships (PPPs) have gained a renewed momentum in recent years, and have come to be viewed by governments and funders alike as a silver bullet for infrastructure development and public service provision. Critiques of the corporate capture of development are well established, yet until now the urgent question of the impacts of PPPs on women's human rights around the world has remained under-explored.</JATS1:p> <JATS1:p>This open access book aims to fill the gap, providing new insights from a set of case studies from across the Global South. Bringing an intersectional feminist approach to PPPs, these cases enable analysis that can inform advocacy and activism, whilst challenging dominant narratives and resisting the negative impacts of PPPs on women and historically marginalized communities' human rights. Widely advocating for stronger regulatory frameworks and institutions, and indicating how changes could be implemented, the examples analysed cover a range of sectors including health, energy, and infrastructure from countries including Ethiopia, Peru, India and Fiji. The eBook editions of this book are available open access under a CC BY-NC-ND 4.0 licence on bloomsburycollections.com. Open access was funded by Development Alternatives with Women for a New Era (DAWN).</JATS1:p>

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,252
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,198 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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