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Enregistrement W4200163642 · doi:10.1017/s1743923x21000350

Lobbying Beyond the Legislature: Challenges and Biases in Women's Organizations’ Participation in Rulemaking

2021· article· en· W4200163642 sur OpenAlex
Ashley English

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevuePolitics & Gender · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Politics and Representation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRulemakingLegislaturePolitical scienceQuarter (Canadian coin)PoliticsPublic relationsProcess (computing)Political processPublic administrationLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study, which is based on a survey of women's organizations’ staff members, answers two previously unexamined questions about women's groups’ participation in the rulemaking process: (1) How do women's organizations participate? (2) What are the characteristics of the women's organizations that are the most likely to participate? About one-quarter (27%) of women's organizations reported that they lobby rulemakers, often using relatively low-cost methods, such as submitting comments or signing on to comments written by coalitions or like-minded groups. Women's organizations with large staffs that are structured the most like political insiders or influential economic interest groups were the most likely to participate in the process, potentially biasing participation in favor of relatively advantaged subgroups of women. Together, these results suggest that although rulemaking presents unique opportunities to represent women, the most marginalized women may be underrepresented during rulemaking debates.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,462
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,275 · 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