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Enregistrement W4380235322 · doi:10.1515/9780773585744

Elections in Dangerous Places

2011· book· en· W4380235322 sur OpenAlexaboutno aff
David Gillies

Notice bibliographique

RevueMcGill-Queen's University Press eBooks · 2011
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVietnamese History and Culture Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer securityInternet privacyBusinessComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From Afghanistan and Iraq to Haiti, Cote d'Ivoire, and Egypt, ill-timed, fraudulent, or poorly managed elections have led to discord, violence, and even regime change. While much of the international community views elections as a critical milestone in the stabilization of war-torn societies, Elections in Dangerous Places shows how flawed elections can act as democracy in reverse and diminish political legitimacy and stable governance. Through a series of frank and incisive case studies of conflicted countries, contributors' chapters challenge the centrality and timing of elections as a key pillar of reconstruction at a war's end. They underline the dangers in rushing elections, compromising principles, and lowering the bar for what constitutes free and fair elections in situations of conflict. The authors also underline the economic cost of elections in uncertain political situations and argue that global taxpayers, who must bear the burden, are justified in questioning the value of ill-timed elections. A candid and important study of political turmoil, Elections in Dangerous Places provides valuable lessons and practical advice on how to better mitigate conflict and violence before, during, and after highly charged elections. Contributors include Thomas S. Axworthy (Walter and Duncan Gordon Foundation), Stephen Brown (University of Ottawa), David Gillies (The North-South Institute, Ottawa), Christian R. Hennemeyer (Bridging the Divide), Lisa Kammerud (International Foundation for Electoral Systems, Washington, DC), Johann Kriegler (Electoral Complaints Commission, Afghanistan and IFES Executive Advisory Council), Marc A. Lemieux (University of Ottawa), Khalid Mustafa Medani (McGill University), Susanne D. Mueller (Visiting Researcher at Boston University's African Studies Center), Ben Reilly (Australian National University and Johns Hopkins University's School of Advanced International Studies), Gerald J. Schmitz (M.A., University of Saskatchewan; PhD, Carleton University), Sara Staino (International IDEA), Vincent Tohbi (graduate, National Administration School, Abidjan, Ivory Coast), Francesc Vendrell (Princeton University), and Eugenia Zorbas (Canadian Department of Foreign Affairs and International Trade).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,006
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,004

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 GPT0,229
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations7
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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