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Enregistrement W4410158087 · doi:10.1093/publius/pjaf015

Federalism, Intergovernmental Conflict, and the COVID-19 Crises in Latin America

2025· article· en· W4410158087 sur OpenAlexfundno aff
Lucas González

Notice bibliographique

RevuePublius The Journal of Federalism · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitics and Society in Latin America
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Latin AmericansPolitical scienceFederalismSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakPublic administrationDevelopment economicsPolitical economyMedicineSociologyLawVirologyEconomicsPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The COVID-19 pandemic posed enormous challenges for governments worldwide to coordinate response efforts, particularly in federal countries. Without observing a clear relationship between federal and unitary countries and the number of deaths from COVID-19 in previous studies, this article explores whether conflicts (or cooperation) between levels of government are associated with more deaths. It codes intergovernmental conflicts examining at least three newspapers every day during the first year of the pandemic in eighteen Latin American countries. Controlling for demographic and socioeconomic variables, results from a regression analysis show a temporal relationship between conflicts and more deaths. The case studies contrast two federations, Argentina and Brazil, with a unitary country, Uruguay, to explore the effects of different forms of cooperation and conflicts. The article concludes by raising some comparative implications for health policies in federal and unitary countries.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,320 · 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'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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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