Mobilizing Policy (In)Capacity to Fight COVID-19: Understanding Variations in State Responses
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this collection of essays is to gain insights into the different national-level state responses to COVID-19 around the world and the conditions that shaped them. The pandemic offers a natural experiment wherein the policy problem governments faced was the same but the responses they made were different, creating opportunities for comparison of both the kinds of policy tools being used and the factors that accounted for their choice. Accordingly, after surveying on-line databases of policy tools used in the pandemic and subjecting these to topic modelling to reveal the characteristics of a 'standard' national pandemic response, we discuss the similarities and differences found in specific responses. This is done with reference to the nature and level of policy capacity of respective governments, highlighting the critical roles played by (in)adequate preparation and lesson-drawing from past experiences with similar outbreaks or crises. Taken together the articles show how the national responses to the COVID-19 pandemic were shaped by the opportunity and capacity each government had to learn from previous pandemics and their capacity to operationalize and build political support for the standard portfolio of policy measures deployed to deal with the crisis. However, they also show how other factors such as the nature of national leadership, the organization of government and civil society, and blindspots towards the vulnerabilities of certain population segments also helped to shape policy responses to the pandemic.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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