AI in anti-corruption governance: bilingual policy framework evaluation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to examine the potential of artificial intelligence (AI) systems to generate innovative anti-corruption measures for martial law governance and post-conflict reconstruction, addressing gaps in traditional policy frameworks designed for peacetime implementation. Design/methodology/approach A mixed-methods design used six top AI systems – ChatGPT-4, ChatGPT-4o, ChatGPT-3.5, GitHub Copilot, Google GEMINI and Anthropic Claude – with bilingual English and Ukrainian queries. This study used systematic cross-validation procedures, temporal consistency verification and comprehensive content analysis over a 50-day research period from April to July 2024. A total of 216 responses were evaluated with standardized scoring matrices that assessed coherence, relevance and feasibility using five-point scales. The methodology integrated quantitative analysis of AI-generated responses with qualitative assessment of contextual appropriateness, ensuring robust evaluation of AI capabilities in crisis governance contexts. Findings AI systems demonstrated significant capability in identifying strategic gaps and proposing adaptive frameworks absent from Ukraine’s Anti-Corruption Strategy for 2021–2025. Notable variations emerged across linguistic contexts, with English-language responses showing greater analytical depth. Claude and ChatGPT-4 exhibited superior contextual understanding, while all systems identified five common anti-corruption measures: transparency initiatives, judicial reform, institutional strengthening, public engagement and education programs. However, critical limitations included contextual disconnection from existing Ukrainian institutions and reliance on pre-war training data. Originality/value This study introduces a pioneering bilingual methodology, evaluating AI-generated anti-corruption policies in both English and Ukrainian, addressing the unique challenges of martial law governance. It provides the first systematic evaluation of AI-generated policies in conflict contexts, offering practical frameworks for integrating AI with crisis governance.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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