Coerciveness and the selection of environmental policy instruments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Degree of coerciveness is often used to categorize policy instruments. This article analyses the relative coerciveness associated with the instruments used by municipal, provincial and federal governments in Canada to address three major successive pollution threats ‐ sewage, industrial toxic waste, and greenhouse‐gas emissions ‐ that have appeared on the policy agenda over the course of the past century. During that time, there has been an overall trend of declining coerciveness, with one exception. In the case of toxic waste, established regulatory regimes were made more coercive some years after they were first put in place. These findings can best be explained by theories of instrument choice that look to interactions among relevant state and societal actors in the policy network. It is suggested that one aspect of that process in particular ‐ the balance of power between regulator and “regulatee” ‐is of importance in explaining relative coerciveness. We must first understand the ability of the regulator to coerce before we can explain the selection of more or less coercive instruments. Sommaire: Le degré de coercition est un attribut souvent utilisé pour classer les politiques publiques. L'auteur de cet article analyse la coercition associée aux instruments politiques utilisés par les gouvemements fédéral, municipaux et provinciaux au Canada au cours du siècle demier. Les gouvernements en question tentent de s'attaquer à trois importantes menaces successives de pollution qui ont figuré au programme d'élaboration des politiques, à savoir les égouts, les déchets toxiques industriels et les émissions de gaz à effet de serre. Pendant cette période, les politiques coercitives connaissaient un déclin, exception faite des déchets toxiques où des règlements établis sont devenus plus coercitifs quelques années après leur mise en place. Les théories du choix des instruments politiques qui étudient les interactions entre les acteurs gouvernementaux et sociaux en matiére d'élaboration des politiques expliquent mieux les résultats relevés. On pense qu'un aspect particulier de ce processus, à savoir l'équilibre du pouvoir entre l'autorité de réglementation et les réglementés, est important pour expliquer la coercition relative. Nous devons dans un premier temps comprendre la cnpacité de l'autorité de réglementation à contraindre avant de pouvoir expliquer le choix d'instruments plus ou moins coercitifs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».