Notice bibliographique
Résumé
Win the votes, buy the votes, steal the votes, invalidate the votes! There is a lot that can go right – and so much that can go wrong – in a Ukrainian election. From the opening of the campaign through to the final decision on the results, it is a rollercoaster ride for the candidates, the election workers, and the international observers who have travelled from afar to see it all. In What Ukrainian Elections Taught Me about Democracy long-time election observer Jane Cooper recounts her experience monitoring a municipal election in the mid-sized city of Kirovohrad in 2015. Offering a practical framework for exploring the many things that can go right or wrong during an election, at the core of this story is the inspirational struggle of the poll workers at the bottom of the electoral pyramid to keep the election honest. Cooper describes how election results can be manipulated or falsified and how attempts to do so can be frustrated, providing lessons for citizens of every democratic country. The first work written from the perspective of a Canadian international election observer, the book is an accessible and entertaining story that will appeal to election specialists and the ordinary Canadians who work at the polls on election day, as well as readers who want to learn more about the democratic process in present-day Ukraine. The war in Ukraine has shown us just how endangered democracy is. What Ukrainian Elections Taught Me about Democracy is an insider’s view of election monitoring that sheds light on Canada’s support for international democracy.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».