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Enregistrement W7089520238 · doi:10.22034/ijhcum.2025.04.02

Ethnic-sensitive governance: Redefining good governance in an ethnically polarized region

2025· article· en· W7089520238 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndonesian Election Politics and Participation
Établissements canadiensCanadian Sport Centre Pacific
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupQualitative researchCorporate governanceGood governanceSocial capitalPopulationSolidarityBureaucracy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: East Kalimantan has experienced ethnic conflicts and riots in the past. With Indonesia's capital relocating there, concerns about potential ethnic strife are rising. This research seeks to identify a model of good governance suited for ethnically polarized regions to prevent conflicts from escalating. The study focuses on the newly established Nusantara Capital City and its surrounding area. The objectives of this study are threefold: first, to examine whether areas with high ethnic polarization quantitatively show signs of ethnic antagonism or tensions qualitatively; second, to understand the existing mechanisms of ethnic solidarity and mobilization; and third, to identify the key elements that inhibit the transformation of potential conflict into actual conflict from both ethnic and governance perspectives. The significance of this study lies in its efforts to develop an effective model of good governance tailored for regions with high ethnic polarization.METHODS: Qualitative and analytical-exploratory methods were utilized to analyze both qualitative and quantitative data, with descriptive statistics enhancing the latter's analysis. Nusantara Capital City comprises 54 villages, housing a total population of 201,259, including 1,777 individuals in village bureaucracies. For qualitative data collection, 29 villages were purposively selected based on ethnic polarization, and respondents were chosen through purposive sampling. Additionally, data on the ethnic backgrounds of the 1,777 individuals in the village bureaucracies were gathered from village offices and key informants, resulting in 189 respondents and key informants for this study.FINDINGS: The results show that all village samples in Nusantara (100%) implement ethnic-sensitive practices in public service delivery. While various ethnic groups are present at management, staff levels, and in community organizations closely connected to village bureaucracies, the village bureaucracy predominantly comprises three major ethnic groups: Javanese, Banjarese, and Buginese, with average representations of 40.01%, 21.23%, and 21.03%, respectively. Among the local minority ethnic groups, Kutai, Paser, and Dayak have average proportions of 4.55%, 3.14%, and 1.84%, respectively. Despite the insufficient focus on the inclusion of vulnerable Indigenous Baliq people in governance, these practices have helped prevent ethnic polarization from escalating into conflict. Improving governance to be more ethnically sensitive could better address the needs of indigenous communities.CONCLUSION: The findings provide enhanced strategies for policymakers to implement effective governance in ethnically polarized areas or multi-ethnic regions by taking ethnic-sensitive governance into account. This can be accomplished by adopting ethically sensitive governance within government policy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,354
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,302
Tête enseignante GPT0,588
Écart entre enseignants0,287 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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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