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Enregistrement W2974469880

Divergence and convergence of policy priorities among sub-national units in federal systems: the cases of Canada and Spain

2012· article· en· W2974469880 sur OpenAlexaboutno aff
Laura Chaqués‐Bonafont, Anna M. Palau Roqué, Éric Montpetit, Luz Ma. Muñoz Márquez

Notice bibliographique

RevueRECERCAT (Consorci de Serveis Universitaris de Catalunya) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Systems and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConvergence (economics)Divergence (linguistics)GeographyPolitical scienceRegional scienceEconometricsEconomicsEconomic growth
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study of policy dynamics at the sub-national level in federal systems is getting growing attention by scholars of comparative politics and agenda- setting. These studies analyze to what extent the political agendas of regional governments are converging or diverging over time, focusing on: institutional factors (e.g., formal rules defining issue jurisdiction, type of government, intergovernmental arrangements), preferences (mostly of political parties), and agenda capacity (Hooghe et al. 2008). This constitutes an important change from previous analysis on comparative federalism, which traditionally focused on institutions as explanatory variable, providing a static outlook on the vertical distribution of authority between levels of government (Wibbels 2003). It also constitutes an important change in relation to another set of studies (Filippov et al. 2004; Wibbels 2006; Aldrich 1995) that pay attention to party politics and policy preferences, but still deal mainly with the relationship between the national and regional governments as a whole (e.g., Constantelos 2010). Finally, analyses of issue prioritization at the sub-national level (and the relations with the national and supranational level of governance) also make a ontribution to the policy [...].

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,857
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,010
Études des sciences et des technologies0,0130,007
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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