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Enregistrement W2104690367 · doi:10.1111/ajps.12191

On Measuring Legislative Agenda‐Setting Power

2015· article· en· W2104690367 sur OpenAlexaboutno aff
Jeffery A. Jenkins, Nathan W. Monroe

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Political Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislatureTypologyContext (archaeology)Power (physics)House of CommonsPolitical scienceState (computer science)Public administrationSociologyLawComputer sciencePoliticsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose a typology for measuring agenda‐setting success and failure in a legislative context. Our typology goes beyond the most commonly used measure (“rolls”) and includes the full range of agenda‐setting outcomes—rolls (opposing a proposal that subsequently passes), as well as “blocks” (opposing a proposal that is subsequently defeated), “successes” (supporting a proposal that subsequently passes), and “disappointments” (supporting a proposal that is subsequently defeated)—and thus takes into account instances of both positive and negative agenda power. We discuss these measures, and the theoretical questions surrounding them, with the hope of providing some guidance to scholars of the U.S. House, as well as those analyzing agenda power in other legislatures. As a first step in this direction, we explore variation in agenda‐setting measures in 85 American state legislative chambers, the Mexican Chamber of Deputies, and the Canadian House of Commons.

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)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,117
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,117
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0160,020
Études des sciences et des technologies0,0050,016
Communication savante0,0080,012
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeObservationnel
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

Citations50
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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