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Enregistrement W4413852269 · doi:10.1080/23311886.2025.2551872

Contesting the imagined futures of infrastructure projects in Uganda

2025· article· en· W4413852269 sur OpenAlexaff
Joel Odota

Notice bibliographique

RevueCogent Social Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Development and Aid
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesUnited States Institute of Peace
Mots-clésFutures contractBusinessPublic administrationPolitical scienceEconomic growthSociologyFinanceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper critically examines the impacts of Chinese-backed infrastructure projects in Uganda, focusing on the tensions and conflicts surrounding their development. It highlights how the anticipated benefits of these projects are often contested and met with collective resistance. Drawing on interdisciplinary frameworks of state capacity and contentious politics, we analyze two key examples of Chinese-backed infrastructure projects in Uganda: the Kampala-Entebbe Expressway (KEE) and the Entebbe International Airport Expansion Project. Our central argument is that Uganda’s weak state capacity facilitates poorly planned and executed projects, leading to their failure to meet expectations. Discontent arises from the gap between the promised futures of these infrastructure projects and the disappointing realities they have produced. This disconnect can be attributed to systemic issues stemming from the state’s inability to effectively govern and manage the projects. The consequences of Uganda’s weak state capacity include widespread corruption, a lack of transparency and accountability, disregard for human rights, inadequate risk assessment, and poor adherence to regulations. Furthermore, limited community engagement and the failure to address local concerns have compounded the socio-political challenges facing the country. These issues are reflected in the growing public disillusionment, as evidenced by the recurring protests against the government.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0130,021
Communication savante0,0120,009
Science ouverte0,0010,013
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,334 · 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'étudeQualitatif
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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Résumé présentoui

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