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Enregistrement W2474436921

The Routinization of Committee Assignments in the U S. House

2016· article· en· W2474436921 sur OpenAlexaboutno aff
Irwin N. Gertzog

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAmerican Constitutional Law and Politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationLegislatureHouse of RepresentativesRepresentativeness heuristicPoliticsPolitical scienceReputationLegislative processLawQuarter (Canadian coin)Public administrationPublic relationsSociologyPsychologySocial psychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

there has been a decrease in the extent to which members transfer after their third term. A more routinized assignment process has important implications for the level of participation and sense of achievement experienced by individual members, for the influence House leaders are able to exert, and for the integrity and representativeness of the House as an institution. The standing committees of Congress have counted for a great deal since at least the late 19th century (Wilson, 1885), and they are likely to continue to serve as preeminent decisionmaking agencies in Congress during the last quarter of the 20th century, as well. Whatever their future, few would deny their contemporary importance in providing a forum for the discussion of proposed legislation, in shaping the content and limits of these measures, and in providing individual lawmakers with opportunities to realize their vocational, political, and legislative goals. Among the many paths to influence in the House of Representatives particularly, virtually all require (1) assignment to a committee which is important to a member; (2) development of an expertise and reputation grounded in one's performance on a committee; (3) manifest expression of a member's priorities and values in the legislation reported out by the committee; and (4) engineering a majority for the version of a legislative measure the member has come to prefer. But first there must be assignment to a desirable committee, and the recent increase in research devoted to the committee assignment process in

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0150,011
Communication savante0,0110,005
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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