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Enregistrement W4409138255 · doi:10.70183/lijdlr.2024.v03.1

STRENGTHENING DEMOCRATIC INTEGRITY: A CRITICAL ANALYSIS OF ELECTION COMMISSION APPOINTMENT REFORMS IN INDIA

2025· article· en· W4409138255 sur OpenAlexaboutno aff
Nishtha Singh, Sarita Yadav

Notice bibliographique

RevueLawFoyer International Journal of Doctrinal Legal Research. · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSoutheast Asian Sociopolitical Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommissionDemocracyPolitical scienceFederal electionPublic administrationPoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research critically examines the appointment framework of the Election Commission of India, identifying structural vulnerabilities that compromise its constitutional mandate of independence.The paper traces the paradoxical design of Article 324, which grants expansive functional powers to the Commission while leaving appointment procedures dangerously undefined.Through analysis of judicial evolution culminating in the landmark Anoop Baranwal v. Union of India (2023) judgment, the research demonstrates how the Supreme Court has finally addressed appointment vulnerabilities after decades of avoidance.The study evaluates comparative international frameworks from Canada, South Africa, Australia, and Mexico, extracting principles for effective reform.The research argues that comprehensive reforms require legislative action beyond the Court's interim mechanism, including transparent qualification requirements, diverse professional backgrounds, multi-stakeholder selection, and post-appointment safeguards.The paper concludes that appointment reforms are not merely institutional adjustments but essential reinforcements of democratic integrity.By synthesizing constitutional jurisprudence, international best practices, and democratic principles, this research provides a roadmap for transforming the Election Commission from nominal to substantive independence, thereby strengthening India's 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 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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,275

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0180,028
Communication savante0,0180,006
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0030,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,428 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2025
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