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Enregistrement W4378388302 · doi:10.1080/11926422.2023.2209668

Canadian developmental assistance in Southeast Asia

2023· article· en· W4378388302 sur OpenAlexaffabout
David Webster

Notice bibliographique

RevueCanadian Foreign Policy Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensThe King's UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceSoutheast asiaGovernment (linguistics)Civil societyEconomic growthDevelopment aidConsistency (knowledge bases)Work (physics)Development economicsPublic administrationPoliticsSociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada has provided development cooperation funding to Southeast Asia since the 1950s, but lacked consistency over time. Aid priorities echoed wider Canadian foreign policy goals and trends in global development thought. Early stress on infrastructure and “basic needs” gave way to “civil society strengthening,” then to corporate partnerships. An early focus on aid to Malaysia shifted to Indonesia, then to Vietnam and the Philippines, and finally to democratizing Myanmar – a trend reversed since military rule. Canada was also briefly a leading donor to Timor-Leste. Government has relied heavily on non-governmental organizations to deliver aid to the region. As NGO freedom shifted into firmer government control, aid effectiveness and Canada’s reputation in the region have been harmed. A new shift within Canada’s “feminist international assistance policy” may herald a return to centering non-governmental voices. This article offers a historical overview of Canadian development assistance work in Southeast Asia. It argues that despite some success stories, changing priorities in Ottawa have hampered overall effectiveness. Canadian governments have too often undermined their own claims to seek long-term economic development through aid. Listening to civil society in Southeast Asia and stronger awareness of Southeast Asian priorities would create more effective aid outcomes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,257 · 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
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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