Linking Knowledge and Action: Political Science and Campaign Finance Reform
Notice bibliographique
Résumé
The 2002 enactment of the first major reform of U.S. federal campaign-finance law in a quarter century featured a more substantial engagement of political scientists—through research, public advocacy, and expert testimony—than had been the case in the past. This essay reviews the evolution of research on campaign finance from the early twentieth century to the present, the intellectual tensions between the scholarly and reform communities, the conditions in the 1990s that promoted collaborationamong these groups, and the continuing disagreements over how best to manage the problems associated with money and politics—in the United States and in democracies around the world.He gratefully acknowledges the research assistance of Emily Bailard, a Brookings summer intern from Yale University, and Larissa Davis. Bruce Cain, Anthony Corrado, and Trevor Potter provided valuable commentary as discussants when a version of this paper was presented at the 2002 meeting of the American Political Science Association in Boston. Special thanks to Sarah Binder, Richard F. Fenno, Jr., Charles O. Jones, Sheilah Mann, Norman Ornstein, this journal's editors, and two anonymous referees for their helpful comments. The author would like to note that he alone is responsible for whatever errors of fact and judgment remain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,035 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».