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Enregistrement W4413285061 · doi:10.33534/sta.949

Unruly Reform: Explaining Diversion in Local Security Governance Rules in Nepal

2025· article· en· W4413285061 sur OpenAlexvenueno aff
Mireille Widmer, Basant Kumar Karna

Notice bibliographique

RevueStability International Journal of Security and Development · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePeacebuilding and International Security
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governancePublic administrationSecurity councilLocal governancePolitical scienceEconomicsLawLocal governmentFinancePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What factors enable, constrain or distort the implementation of legal reform governing policing? The legal architecture determines who holds authority to influence security decisions, from broad strategic directions to day-to-day implementation. Yet rules will be interpreted or even ignored by actors entrusted with their implementation, while unauthorised actors can be allowed to exert influence. Can we account for these distortions when reforming security sector governance to make security more inclusive? This case study of institutional change in Nepal analyses the forces that distorted the effect of a change in formal rules on the local governance of security. It shows that, while changes did occur around who was able to influence policing decisions, these were mediated at the local level by habits and different notions of legitimacy. Local governance reforms had a greater impact on local security governance than constitutional provisions endowing provincial governments with formal authority over security governance. This study underlines the importance of considering multi-tiered dynamics when analysing the governance of security. For security sector reform practitioners and policymakers, the study suggests a need to broaden the focus from rules about security to rules with an impact on security governance. One should also explicitly address the fate of existing institutions in reform processes, if they are meant to be replaced by a new architecture.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,717

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeObservationnel
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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