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Enregistrement W4388094474 · doi:10.1080/10220461.2023.2269890

Election staff training: Tracing global patterns of institutionalisation

2023· article· en· W4388094474 sur OpenAlexafffund
Toby S. James, Holly Ann Garnett, Erik Asplund, Sonali Campion

Notice bibliographique

RevueSouth African Journal of International Affairs · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policy and Reform Studies
Établissements canadiensRoyal Military College of CanadaQueen's University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésInstitutionalisationDemocracyPolitical scienceTraining (meteorology)EmbeddednessPublic administrationQuality (philosophy)Political economyPublic relationsSociologyPoliticsSocial scienceGeographyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The safe delivery of elections is a pivotal international issue in an era of widespread concerns about global democratic backsliding. Despite this, there remains little research on the training provided to electoral officials – those responsible for delivering elections and democracy on the front line. This article introduces the concept of electoral training institutionalisation, which refers to the extent to which training is embedded into electoral processes by electoral management bodies. It then presents original data from a survey of electoral management bodies to give an overview of the global provision of training. An original index of training institutionalisation is developed from the dataset. These data are analysed to identify the patterns of training. The results suggest that training institutionalisation tends to be associated with the overall quality of democracy and economic development. Deepening the embeddedness of electoral training is recommended as a step towards the strengthening of electoral democracy.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,388
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,285 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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