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Enregistrement W2920861342 · doi:10.1002/pad.1854

The innovative personality? Policy making and experimentation in an authoritarian bureaucracy

2019· article· en· W2920861342 sur OpenAlexafffund
Reza Hasmath, Jessica C. Teets, Orion A. Lewis

Notice bibliographique

RevuePublic Administration and Development · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLocal Government Finance and Decentralization
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaChiang Ching-Kuo Foundation for International Scholarly Exchange
Mots-clésBureaucracyAuthoritarianismPersonalityCorporate governanceMainland ChinaPower (physics)ChinaPolitical sciencePublic administrationEconomicsSocial psychologyPsychologyDemocracyPoliticsManagementLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Why do local officials in an authoritarian bureaucracy experiment with policy, even when directed not to do so by central‐level officials? This study suggests that policy experimentation in this institutional environment can best be understood as an interaction between the structure in which local officials are embedded and individual‐level personality attributes. Leveraging a new data set from a series of original surveys with local policy makers in mainland China, conducted between 2016 and 2018, we discern three baseline personality types: authoritarian, consultative, and entrepreneurial. We thereafter examine the individual‐level characteristics of local officials who will innovate irrespective of a centralization of bureaucratic power and interests, as currently experienced under Chinese President Xi Jinping. We find that local policy makers engage in policy innovation when they are more focused on resolving governance problems and that increased risk reduces but does not eliminate their willingness to innovate. Based on these findings, we contend that future studies of policy innovation should use an evolutionary framework to examine the interaction between preferences and selection pressures.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,333 · 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.

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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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