Explaining variations in state COVID-19 responses: psychological, institutional, and strategic factors in governance and public policy-making
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Notice bibliographique
Résumé
The fight to curb the spread of COVID-19 underscores the central role that governments play in many policy areas, including public health, and the need to understand the reasons for observed differences in governance responses to the pandemic in different countries and jurisdictions. Drawing on secondary sources and media interviews with prime minister and ministers, the paper demonstrates how examination of a combination of psychological, institutional, and strategic factors operating in policy and governance arenas helps explain the policy and governance choices different governments made in their fight against COVID-19. Psychological factors include elite panic and limited government attention spans while institutional factors include the level of government effectiveness, their degree of freedom to manouevre, levels of social trust, the existence of separate ministries of health and health ministers with a medical background, the extent to which ruling parties are well established, state governors’ actual power vis-à-vis the federal government, as well as a legacy of generous social policy and existent universalistic social programs. Strategic factors include political considerations underlying policy and governance choices when elected executives face deep uncertainty. Focusing on these factors and arenas helps state-centric governance theory produce explanations rather than describe patterns of policy-making.
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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 | 0,021 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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