Off to the Courts? Or the Agency? Public Attitudes on Bureaucratic and Legal Approaches to Policy Enforcement
Notice bibliographique
Résumé
A key curiosity in the operation of the American regulatory state lies with its hybrid structure, defined by centralized, bureaucratic approaches but also more decentralized actions such as lawsuits brought by private citizens in the courts. While current research on these two pathways focuses at the elite level—exploring how and why political actors and institutions opt for legal or administrative strategies for implementing different public policies—there is little research that examines public attitudes toward how policy is enforced in the U.S. Given that the public is a key partner in this process, this paper integrates public attitudes into the discussion, tapping into conceptions of “big government,” privatization, and the tort reform movement. Using original data from a series of vignette-based experiments included in the 2014 Cooperative Congressional Election Survey, we examine public preferences about how policy is regulated—by private citizens in the courts or by government officials in agencies—across a broad number of policy areas. We offer one of the first studies that adjudicates the boundaries of public attitudes on litigation and bureaucratic regulation in the U.S., offering implications for how elites might approach the design of policy implementation for different issue areas.
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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 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,014 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».