Balancing Progress and Democracy: Mexico’s Governance Under Sheinbaum
Notice bibliographique
Résumé
With the election of Claudia Sheinbaum as Mexico’s first female president on June 2, 2024, the country entered another six-year term under the leadership of the left-wing Morena Party. The previous president, Andrés Manuel López Obrador (AMLO), also of Morena, ruled from 2018 to 2024. This remarkable electoral outcome raises important questions about longer-term trends in Mexican governance and invites comparisons with neighboring countries. Using insights from the 2024 Berggruen Governance Index (BGI), we can look deeper at Mexico’s trajectory. We find that, since 2000, Mexico has struggled to catch up with more developed nations like the U.S or Canada in the governance measures but still outpaces many other Latin American countries. The Morena administrations have embarked on ambitious programs of state building and economic nationalism, but these efforts have been criticized for contributing to democratic backsliding, particularly in the conservative U.S. press. Still, Mexico has achieved a solid degree of economic success, rebounding rapidly after the pandemic and GDP per capita increasing by over 50% since AMLO took over in 2018. Much of this growth has been driven by traditionally poorer southern regions in the country. Despite some signs of success, one of Sheinbaum’s key dilemmas will be to balance a more expanded and effective reach of the state—both geographically and economically—without undermining democratic norms. Given resistance to changes like judicial reform, resource nationalization, and use of the military for state-building projects, this will be a difficult balance to strike.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,071 | 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 ».