UW Political Scientist Discusses Corruption in China in Lawrence University Address
Notice bibliographique
Résumé
Fourteen years to the day that the Chinese government used armed force against demonstrators in Beijing’s Tiananmen Square, a scholar of contemporary China discusses the societal problems widespread corruption is causing the country and the difficult choices facing China’s leaders in an address at Lawrence University. Melanie Manion, associate professor of affairs and associate director of the La Follette School of Public Affairs at the University of Wisconsin, presents “The Dilemma of Corruption in Mainland China: Saving the Country or Saving the Party?” Wednesday, June 4 at 4:30 p.m. in the Wriston Art Center auditorium. The event is free and open to the public. Despite more than two decades of reform efforts, Manion says China today ranks among the most corrupt countries in the world, with corruption reaching the highest level of government. According to Manion, Chinese leaders acknowledge the problem is more serious than at any time since 1949 when the communist assumed power and they view corruption as one of the greatest threats today to communist rule. On the anniversary of the 1989 massacre that ended the biggest anticorruption protest in Chinese communist history, Manion will examine how Chinese leaders have tried, largely unsuccessfully, to deal with the dilemma of the Chinese expression: “Don’t fight corruption and the country dies. Truly fight corruption and the communist party dies!” A member of the La Follette School faculty since 2000, Manion is the author of the forthcoming book, “Corruption by Design: Building Clean Government in Mainland China and Hong Kong” and the 1993 book “Retirement of Revolutionaries in China: Public Policies, Social Norms, Private Interests.” A graduate of Montreal’s McGill University, Manion studied for two years at the University of Peking before earning her master’s degree at the University of London and her Ph.D. in political science at the University of Michigan. Her visit is supported in part by the Henry M. Luce Foundation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».