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Enregistrement W4405380780 · doi:10.1002/jid.3978

Global Frictions: Foreign Aid, Donor–Recipient Relations and LGBT+ Rights in Tanzania

2024· article· en· W4405380780 sur OpenAlexafffund
Stephen Brown

Notice bibliographique

RevueJournal of International Development · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAfrican Sexualities and LGBTQ+ Issues
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversitätsallianz RuhrSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaKoninklijke Nederlandse Akademie van Wetenschappen
Mots-clésTanzaniaInternational tradeBusinessEconomicsPolitical scienceDevelopment economicsInternational economicsSocioeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT In 2018, a Tanzanian government official announced a crackdown on homosexuality. International actors rapidly expressed their disapproval and temporarily suspended some foreign aid, which elicited a negative response from the Tanzanian government and soured donor–recipient relations. The incident was short‐lived, however, and expressed mainly at the symbolic level and does not appear to have achieved any change in policies or practices either among the donors or in Tanzania. How should one interpret this sudden eruption of frictions and its lack of impact and what are its implications? I argue that international actors felt pressure to take quick, visible action, regardless of how ineffective those steps could be expected to be. Politicians from Tanzania's ruling party seized this occasion to ramp up anti‐LGBT+ and anti‐donor rhetoric, attempting to strengthen their standing domestically. Both sides used the opportunity to express their identity as either defenders or opponents of LGBT+ rights. This case shows how donor–recipient frictions can be primarily performative and reflect both sides' desire to please their own constituencies without implementing any lasting changes to aid flows or domestic policy in the recipient country.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,297 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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