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Enregistrement W1772899837 · doi:10.1111/j.1754-7121.2010.00147.x

Alberta's and Ontario's liquor boards: Why such divergent outcomes?

2010· article· en· W1772899837 sur OpenAlexaffabout
Malcolm G. Bird

Notice bibliographique

RevueCanadian Public Administration · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueWine Industry and Tourism
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsControl (management)New institutionalismGovernment (linguistics)PreferenceBusinessPublic administrationPolitical scienceEconomicsManagementLawMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The provinces of Alberta and Ontario have chosen very different methods to distribute alcoholic beverages: Alberta privatized the Alberta Liquor Control Board (ALCB) in 1993 and established a private market to sell beverage alcohol, while Ontario, in stark contrast, opted to retain and expand the Liquor Control Board of Ontario (LCBO). This article examines the reasons for the divergent policy choices made by Ralph Klein and Mike Harris' Conservative governments in each province. The article draws on John Kingdon's “multiple streams decision-making model,” to examine the mindsets of the key decision-makers, as well as “historical institutionalism,” to organize the pertinent structural, historical and institutional variables that shaped the milieu in which decision-makers acted. Unique, province-specific political cultures, histories, institutional configurations (including the relative influence of a number of powerful actors), as well as the fact that the two liquor control boards were on opposing trajectories towards their ultimate fates, help to explain the different decisions made by each government. Endogenous preference construction in this sector, furthermore, implies that each system is able to satisfy all relevant stakeholders, including consumers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,922
Score d'incertitude au seuil0,566

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0140,008
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations8
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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