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Enregistrement W2169495003 · doi:10.1111/j.1540-5907.2009.00389.x

Punctuated Equilibrium in Comparative Perspective

2009· article· en· W2169495003 sur OpenAlexaff
Frank R. Baumgartner, Christian Breunig, Christoffer Green‐Pedersen, Bryan D. Jones, Peter Bjerre Mortensen, Michiel Nuytemans, Stefaan Walgrave

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Political Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPunctuated equilibriumKurtosisDistribution (mathematics)Government (linguistics)PoliticsPerspective (graphical)Control (management)Public economicsEconomicsPolitical scienceEconomic systemLawStatisticsBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We explore the impact of institutional design on the distribution of changes in outputs of governmental processes in the United States, Belgium, and Denmark. Using comprehensive indicators of governmental actions over several decades, we show that in each country the level of institutional friction increases as we look at processes further along the policy cycle. Assessing multiple policymaking institutions in each country allows us to control for the nature of the policy inputs, as all the institutions we consider cover the full range of social and political issues in the country. We find that all distributions exhibit high kurtosis values, significantly higher than the Normal distribution which would be expected if changes in government attention and activities were proportionate to changes in social inputs. Further, in each country, those institutions that impose higher decision‐making costs show progressively higher kurtosis values. The results suggest general patterns that we hypothesize to be related to boundedly rational behavior in a complex social environment.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,374 · 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

Citations498
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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