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Enregistrement W2110631038 · doi:10.1017/s0008423903778822

Ideas and Discourse: Reform and Resistance in the Canadian and German Health Systems

2003· article· en· W2110631038 sur OpenAlexaffabout
Vandna Bhatia, William D. Coleman

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Political Science · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicy Transfer and Learning
Établissements canadiensMcMaster UniversityCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNormativeGermanConsistency (knowledge bases)Discourse analysisTransformative learningResistance (ecology)Political sciencePositive economicsPolitical economySociologyEconomicsLawLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the conditions under which policy discourses can serve as contributing factors to policy change, even in the absence of changes in institutions and interests. It begins with a discussion of the role of ideas in policy analysis and how they can play a "constitutive role" as frames for policy. Drawing on a distinction between "augmentative" discourses that serve to reinforce an existing policy framework and "transformative discourses" that seek to persuade various publics of the need for significant policy change, four types of policy discourse are defined and a methodology is suggested for identifying these types. Two of these types, "challenging" and "truth-seeking," are hypothesized to be more conducive to the occurrence of significant policy change. Drawing then on case studies of policy change in Canada and Germany respectively, the article shows that a "challenging" discourse emerges in both countries, but leads to significant policy change only in Germany. Based on the comparison of the two cases, it is argued that three factors are relevant to whether a challenging discourse is successful or not: a broad consensus among core policy actors on the nature and gravity of the policy problem; the consistency of the discourse with broadly held normative values; and the persuasiveness of the "social facts" brought to bear in favour of proposed new solutions.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
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 enseignants0,266
Score d'incertitude au seuil0,851

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,011
Études des sciences et des technologies0,0400,083
Communication savante0,0250,006
Science ouverte0,0040,015
Intégrité de la recherche0,0080,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,335 · 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

Citations60
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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