Understanding the mechanisms of administrative burden through a within-case study of Medicaid expansion implementation
Notice bibliographique
Résumé
The importance of the administrative burden problem in public programs has been apparent during the COVID-19 crisis in the United States as millions of newly unemployed people have had to wait for unemployment checks and public health insurance benefits due to paperwork requirements, agency staff shortages, and outdated information technology systems. The resulting burdens have extended financial hardship, caused the coronavirus to spread, and eroded citizen and agency morale. Administrative burdens have long been known to be costly, yet remain fixtures of public benefit programs across the world. To reduce them, we need to understand their mechanisms. Formal policy solutions per se will not reduce administrative burdens because they do not exist solely by design. This article contributes to behavioral public administration by providing a comprehensive, empirical-driven theoretical framework for understanding the complex processes through which supply-side administrative burdens are instituted, modified, and eliminated. Using a retrospective within-case study method that utilizes participant observation, documentation, and archival records, the article traces the process by which a state eliminated administrative burdens in the process of implementing an initially straightforward expansion of Medicaid eligibility, thereby creating a model for simplifying and streamlining enrollment that was incorporated into the Affordable Care Act.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».