Power relations and good governance: a social network analysis of the evolution of the integrity in public office act in the Commonwealth of Dominica

La Banque mondiale propose la bonne gouvernance comme la stratégie visant à corriger les maux de la mauvaise gouvernance et de faciliter le développement dans les pays en développement (Carayannis, Pirzadeh, Popescu & 2012; & Hilyard Wilks 1998; Leftwich 1993; Banque mondiale, 1989). Dans cette perspective, la réforme institutionnelle et une arène de la politique publique plus inclusive sont deux stratégies critiques qui visent à établir la bonne gouvernance, selon la Banque et d’autres institutions de Bretton Woods. Le problème, c’est que beaucoup de ces pays en voie de développement ne possèdent pas l’architecture institutionnelle préalable à ces nouvelles mesures. Cette thèse étudie et explique comment un état en voie de développement, le Commonwealth de la Dominique, s’est lancé dans un projet de loi visant l’intégrité dans la fonction publique. Cette loi, la Loi sur l’intégrité dans la fonction publique (IPO) a été adoptée en 2003 et mis en œuvre en 2008. Cette thèse analyse les relations de pouvoir entre les acteurs dominants autour de évolution de la loi et donc, elle emploie une combinaison de technique de l’analyse des réseaux sociaux et de la recherche qualitative pour répondre à la question principale: Pourquoi l’État a-t-il développé et mis en œuvre la conception actuelle de la IPO (2003)? Cette question est d’autant plus significative quand nous considérons que contrairement à la recherche existante sur le sujet, l’IPO dominiquaise diverge considérablement dans la structure du l’IPO type idéal. Nous affirmons que les acteurs "rationnels," conscients de leur position structurelle dans un réseau d’acteurs, ont utilisé leurs ressources de pouvoir pour façonner l’institution afin qu’elle serve leurs intérêts et ceux et leurs alliés. De plus, nous émettons l’hypothèse que: d’abord, le choix d’une agence spécialisée contre la corruption et la conception ultérieure de cette institution reflètent les préférences des acteurs dominants qui ont participé à la création de ladite institution et la seconde, notre hypothèse rivale, les caractéristiques des modèles alternatifs d’institutions de l’intégrité publique sont celles des acteurs non dominants. Nos résultats sont mitigés. Le jeu de pouvoir a été limité à un petit groupe d’acteurs dominants qui ont cherché à utiliser la création de la loi pour assurer leur légitimité et la survie politique. Sans surprise, aucun acteur n’a avancé un modèle alternatif. Nous avons conclu donc que la loi est la conséquence d’un jeu de pouvoir partisan. Cette recherche répond à la pénurie de recherche sur la conception des institutions de l’intégrité publique, qui semblent privilégier en grande partie un biais organisationnel et structurel. De plus, en étudiant le sujet du point de vue des relations de pouvoir (le pouvoir, lui-même, vu sous l’angle actanciel et structurel), la thèse apporte de la rigueur conceptuelle, méthodologique, et analytique au discours sur la création de ces institutions par l’étude de leur genèse des perspectives tant actancielles que structurelles. En outre, les résultats renforcent notre capacité de prédire quand et avec quelle intensité un acteur déploierait ses ressources de pouvoir.

Sentiment classification with case-base approach

L’augmentation de la croissance des réseaux, des blogs et des utilisateurs des sites d’examen sociaux font d’Internet une énorme source de données, en particulier sur la façon dont les gens pensent, sentent et agissent envers différentes questions. Ces jours-ci, les opinions des gens jouent un rôle important dans la politique, l’industrie, l’éducation, etc. Alors, les gouvernements, les grandes et petites industries, les instituts universitaires, les entreprises et les individus cherchent à étudier des techniques automatiques fin d’extraire les informations dont ils ont besoin dans les larges volumes de données. L’analyse des sentiments est une véritable réponse à ce besoin. Elle est une application de traitement du langage naturel et linguistique informatique qui se compose de techniques de pointe telles que l’apprentissage machine et les modèles de langue pour capturer les évaluations positives, négatives ou neutre, avec ou sans leur force, dans des texte brut. Dans ce mémoire, nous étudions une approche basée sur les cas pour l’analyse des sentiments au niveau des documents. Notre approche basée sur les cas génère un classificateur binaire qui utilise un ensemble de documents classifies, et cinq lexiques de sentiments différents pour extraire la polarité sur les scores correspondants aux commentaires. Puisque l’analyse des sentiments est en soi une tâche dépendante du domaine qui rend le travail difficile et coûteux, nous appliquons une approche «cross domain» en basant notre classificateur sur les six différents domaines au lieu de le limiter à un seul domaine. Pour améliorer la précision de la classification, nous ajoutons la détection de la négation comme une partie de notre algorithme. En outre, pour améliorer la performance de notre approche, quelques modifications innovantes sont appliquées. Il est intéressant de mentionner que notre approche ouvre la voie à nouveaux développements en ajoutant plus de lexiques de sentiment et ensembles de données à l’avenir.