The Political Effects of Policy Drift: Policy Stalemate and American Political Development
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
In recent years, scholars have made major progress in understanding the dynamics of “policy drift”—the transformation of a policy's outcomes due to the failure to update its rules or structures to reflect changing circumstances. Drift is a ubiquitous mode of policy change in America's gridlock-prone polity, and its causes are now well understood. Yet surprisingly little attention has been paid to the political consequences of drift—to the ways in which drift, like the adoption of new policies, may generate its own feedback effects. In this article, we seek to fill this gap. We first outline a set of theoretical expectations about how drift should affect downstream politics. We then examine these dynamics in the context of four policy domains: labor law, health care, welfare, and disability insurance. In each, drift is revealed to be both mobilizing and constraining: While it increases demands for policy innovation, group adaptation, and new group formation, it also delimits the range of possible paths forward. These reactions to drift, in turn, generate new problems, cleavages, and interest alignments that alter subsequent political trajectories. Whether formal policy revision or further stalemate results, these processes reveal key mechanisms through which American politics and policy develop.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,017 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle