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Enregistrement W3142962280 · doi:10.1177/14789299211001690

Does Federalism Prevent Democratic Accountability? Assigning Responsibility for Rates of COVID-19 Testing

2021· article· en· W3142962280 sur OpenAlexafffundabout
John James Kennedy, Anthony M. Sayers, Christopher Alcantara

Notice bibliographique

RevuePolitical Studies Review · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensUniversity of CalgaryWestern University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésAccountabilityFederalismDemocracyGovernment (linguistics)PandemicPolitical sciencePoliticsPublic administrationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Public economicsEconomicsLawMedicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Does federalism prevent citizens from holding governments accountable for their actions? The pandemic represents the ideal scenario for testing the effects of federalism on democratic accountability because citizens are highly motivated to hold governments accountable for preventing or failing to prevent the rapid transmission of the virus. Previous research suggests that a number of institutional and political factors complicate the accountability function in federal systems. We add to this literature by assessing the effect of one political factor, exclusivity (measured in terms of policy variation at one level), on accountability. The coronavirus pandemic provides a unique opportunity to assess this factor given the high levels of issue saliency, media attention, and low levels of intergovernmental and interparty conflict it has generated. Drawing on original data from the May 2020 Democratic Checkup Survey and public data from the Canadian National Microbiology Laboratory, our preliminary findings suggest that interprovincial policy variation with respect to coronavirus testing is not correlated with public assessments of the adequacy of provincial testing, and so it seems that Canadians are not able to assign responsibility to the correct level of government despite ideal conditions for doing so.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,369
Score d'incertitude au seuil0,733

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,301
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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