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Enregistrement W4382366242 · doi:10.1525/sod.2023.9.2.131

From Booms to Bans

2023· article· en· W4382366242 sur OpenAlexaff
Juliet Lu, Hilary Smith

Notice bibliographique

RevueSociology of Development · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSoutheast Asian Sociopolitical Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuthoritarianismCorporate governanceBusinessIncentiveState (computer science)Government (linguistics)RevenueCentral governmentPoliticsEnforcementEnvironmental governanceSustainabilityLocal governmentPublic economicsEconomicsPolitical scienceDemocracyPublic administrationMarket economyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we examine the extensive use of bans (temporary prohibitions or moratoriums) on resource exploitation activities by the government of Laos as an authoritarian environmental governance tool. We focus on bans enacted recently in three sectors: on the granting of land concessions in 2012, on the expansion of banana plantations in 2014, and on logging exports in 2016. Bans have long been used in Laos, particularly in the forestry sector, despite their considerable political risk and economic costs, the way they contradict state actors’ promotion of these same activities as drivers of development, and their past ineffectiveness. Most cases in the environmental authoritarian literature explore authoritarian states with a strong capacity to employ top-down governance tools. We argue, in contrast, that the Lao government’s repeated use of bans instead of other effective governing tools, such as more incremental, conditional, or incentive-based policies, reflects not strong state capacity but rather the limits to its implementing and enforcement capacity. The bans examined emerge from central–local divides, unregulated village land leasing, and failures to extract state revenues, and we interpret them as central-state efforts to consolidate and assert a more centralized, command-and-control authority over the country’s land and resources.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,505
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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