Why we should think about democratic frontsliding as well as democratic backsliding
Notice bibliographique
Résumé
For the past decade or so, we have been worrying about democratic backsliding – movement toward autocratic rule in nations that we thought were stably democratic. Our attention to backsliding may have distracted us, though, from another important phenomenon – front-sliding, so to speak. If backsliding is a move from democracy toward autocracy, frontsliding is a move from autocracy to democracy. Professors Dan Slater and Joseph Wong’s important book From Development to Democracy offers an elegant argument that sometimes autocrats themselves initiate movement toward democracy even when they are not facing imminent collapse. They show how dominant political parties in South Korea, Taiwan, and Japan gave up a seeming guarantee of remaining in power through continuing repression in order to remain in power through reasonably free and fair elections instead. Their argument, which I outline in Part ii, is that sometimes democracy occurs because the dominant party is strong rather than weak and on the verge of collapse. That opens up the possibility of similar frontsliding transformations in other authoritarian, autocratic, or quasi-autocratic nations, including Singapore and, most intriguingly, China. I examine this possibility in Part iii.
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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 | 0,011 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,057 |
| Communication savante | 0,014 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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.
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 ».