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Record W7162022262 · doi:10.82308/26861

Developing consensus: the globalisation of development assistance policies

2009· dissertation· en· W7162022262 on OpenAlexaboutno aff
Liam Swiss

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicInternational Development and Aid
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Public policyGlobalizationBureaucracyResearch methodology

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'objet de cette thèse est d'expliquer les raisons pour lesquelles le cadre politique et institutionnel de l'aide publique au développement devient de plus en plus homogène. Si les organismes multilatéraux (comme la Banque mondiale) et la participation de la société civile dans le développement ont fait l'objet de nombreux débats et d'études approfondies, il en est tout autrement pour les institutions des organismes donateurs bilatéraux et les processus via lesquels ils aboutissent à une position politique commune. Il est donc primordial de mieux comprendre comment les donateurs parviennent à ces consensus politiques qui limitent avant tout les possibilités de développement dans le monde. À travers l'étude de la littérature portant sur la théorie de la politie planétaire, sur l'aide au développement et sur les mouvements sociaux, cette thèse examine les processus sociaux qui expliquent l'uniformité croissante parmi les principaux organismes donateurs d'aide bilatérale au développement. Cette recherche se fonde sur une approche méthodologique mixte, à la fois quantitative et qualitative, pour démontrer comment la politie planétaire influence les organismes donateurs des États-nations. Des techniques de macro-analyse des transitions sont employées pour montrer l'influence de la société mondiale sur les États donateurs. Les relations identifiées dans cette analyse quantitative sont ensuite utilisées pour formuler deux études de cas détaillées, l'une sur les politiques en matière d'égalité entre les sexes et l'autre sur les politiques de sécurité, dans trois pays : le Canada, la Suède et les États-Unis d'Amérique. Mes résultat

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.034
metaresearch head score (Gemma)0.074
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.034
Threshold uncertainty score0.178

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0340.074
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0050.007
Science and technology studies0.0050.009
Scholarly communication0.0100.012
Open science0.0030.010
Research integrity0.0040.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.035
GPT teacher head0.349
Teacher spread0.314 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2009
Admission routes1
Has abstractyes

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