Governing the Covid-19 Pandemic in Malaysia: Shifting Capacity under a Fragmented Political Leadership
Notice bibliographique
Résumé
Drawing on a variety of material—mass and social media texts, government reports, and everyday observations—this article examines two interrelated dynamics in Malaysia in 2020–2021: the COVID-19 pandemic's unfolding local trajectory and the short-lived Perikatan Nasional (PN) coalition's governance capacity. Despite political instability resulting from this government's rise to power following internal political manouevrings, it managed to e ectively control a major wave of cases with the help of a centralized healthcare system manned by permanent professional sta and the imposition of coercive measures. Thus, Malaysia's success in "governing" the early phase of the pandemic is arguably attributable to its strong state infrastructure, notwithstanding the untimely unfolding of this political coup. However, an ideal type approach—that is, concern with state capacity—is inadequate in making sense of subsequent failures to control the pandemic after a state election took place several months later. Using Migdal's "state-in-society" approach, this article focuses on the political process of pandemic governance to shed light on Malaysia's shifting state capabilities. Arguably, the resulting shifting responses were mainly shaped by: (1) continuous partisanship; (2) PN's internal fragmentation; (3) PN's complacency in initially "flattening the curve"; and (4) poor governance during the state election.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».