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Enregistrement W1627996971 · doi:10.1111/spol.12152

Women's Organizations, Social Learning, and the Federal State: A Case Study of <scp>C</scp>anadian Pension Policy

2015· article· en· W1627996971 sur OpenAlexaff
Christopher A. Cooper

Notice bibliographique

RevueSocial Policy and Administration · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policy and Reform Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolicy learningFederalismState (computer science)Social policyWork (physics)Public administrationExploratory analysisPensionPolitical sciencePeriod (music)Public relationsExploratory researchPublic policyEconomicsSociologyLawSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The various ways which federalism influences gender policies has recently received a surge of academic interest. This article contributes to this literature by moving beyond formally adopted policies to study the influence of federalism on social learning amongst women's organizations. Using a most‐likely case study design, this exploratory work traces the policy positions held by women's organizations in C anada during a seven‐year period now known as the G reat P ension D ebate. Focusing on four empirical indicators of issue attention, participation in policy discussions, specificity of policy proposals, and consensus for reform, the findings suggest that the plurality and temporal proximity of successive policy venues – such as royal commissions and parliamentary committees – created by various governments offered women's organizations an optimum environment to engage in ongoing exchanges leading to the development, and greater specification, of policy positions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,320 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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