A Bridge in Flux: Narratives and the Policy Process in the Pacific Northwest
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Policy narratives play an important role in the policy process. Often policy narratives originate from advocacy coalitions seeking increased support from the public for their policy stance. Although most Narrative Policy Framework studies have focused on national policy issues, this study examines a state and local economic development project by exploring the policy narratives from competing coalitions in favor and opposed to the project. Specifically, in the Portland–Vancouver area of Oregon and Washington, local policy discussions have been dominated by a proposal for a new mega bridge on Interstate‐5 connecting the two cities across the Columbia River. A new government agency (CRC—Columbia River Crossing) was formed for the implementation of this project. Upon approval of a proposal, CRC experienced heavy backlash from citizens, local businesses, community leaders, and other stakeholders leading to the formation of two competing coalitions in opposition and support of the bridge. This study, using content analysis of 370 public documents, finds that competing coalitions utilize policy narratives in strategic ways to characterize the opposing coalition, themselves, and other actors in the policy subsystem. This study also suggests that the strength and cohesion of a coalition's narrative contributes to its policy success and the winning/losing status of a coalition potentially determines the types of strategies they will use. Last, this study introduces and tests a new narrative strategy called the impotent shift testing a coalition's strategic use of the victim character.
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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 | 0,025 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,029 |
| Communication savante | 0,016 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».