Analyser les changements des politiques publiques par des critères cognitifs et institutionnels
Notice bibliographique
Résumé
Cet article est basé sur une étude de cas des changements de la politique fiscale au Brésil. Dans ce pays, le paradigme du système fiscal a changé lors de la mise en oeuvre de la Constitution de 1988 et du processus de démocratisation. Toutefois, malgré ce changement initial de la politique, son paradigme s’est développé d’une manière différente de ce que la théorie cognitive a prescrit : pas comme un changement radical, mais plutôt d’une façon plus progressive. Ainsi, l’analyse du changement d’une politique publique qui s’appuie uniquement sur les critères cognitifs a montré des limites et n’explique pas le processus qui s’est produit dans le cas de la fiscalité au Brésil. Par ailleurs, les approches du néo-institutionnalisme ont proposé un modèle beaucoup plus raffiné pour expliquer le changement de politiques publiques en présentant un modèle basé sur des changements graduels. Cet article propose la notion de changement par « sédimentation cognitive » et défend une vision selon laquelle l’étude des changements de politiques publiques nécessite un lien entre les idées et les institutions, par la combinaison de l’approche cognitive et des théories du néo-institutionnalisme. En outre, la présente étude montre que dans le cas de la fiscalité au Brésil, des changements d’ordre cognitif ont par la suite entraîné des changements d’ordre institutionnel.
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 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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».