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Enregistrement W6931686596 · doi:10.5683/sp/asr2xe

Participatory Democracy in Latin America

2018· dataset· en· W6931686596 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2018
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitizen journalismLatin AmericansNormativeDemocracyParticipatory democracyWork (physics)Quality (philosophy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the recent expansion of innovative democratic experiments, scholars have observed that much of what has been written focuses on theoretical issues and normative debates. There is relatively little empirical research and a lack of comparative work that contrasts different models of citizen participation.These data were collected as part of a PhD thesis project intended to addresses these gaps in the literature. The project compares local participatory mechanisms in three countries with different models of participatory design: Venezuela’s “radical” participatory democracy, Chile’s “pragmatic” efforts at expanding participation and Ecuador’s “hybrid” model that demonstrates features of both. Drawing on extensive fieldwork, it compares outcomes produced by participatory mechanisms in these countries and identifies five factors that enhance or diminish their ability to generate positive outcomes: decision-making and implementation capacity, quality of deliberation, inclusiveness, levels of engagement and the nature of relationships between participatory mechanisms and local authorities. The findings reveal that the “radical” model does not produce significantly better outcomes despite its promises of deepening the quality of democracy. Institutional design and state discourse on democracy are therefore less important than the extent to which these five factors are present. The data include interviews and surveys.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,014
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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