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Enregistrement W4214855088 · doi:10.46692/9781447306450.001

Introduction: social policy concepts and language

2014· other· en· W4214855088 sur OpenAlexaff
Daniel Béland, Klaus Petersen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRegional Development and Policy
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceLinguisticsSociologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exploring social policy language and concepts Social scientists, historians, and linguists have noted that the terms, metaphors, and concepts we use are far from innocent and are closely tied to political struggles and international exchanges. Therefore, from a comparative and international perspective, studying terminology and concept formation is an important part of both political and policy analysis (Williams, 1976; Sartori, 1984; Farr, 1989; Heywood, 2000; Daigneault, 2012). This is also the case when it comes to social policy. The words we use to make sense of social policy and the way we use them need to be properly studied to get the definitions right while grasping the political consequences of social policy language. But so far, relatively little has been done in that respect. In recent years, researchers have rightly complained about the vagueness of core concepts used in contemporary social policy debates. For example, following well-known predecessors such as Asa Briggs (1973–74, 1985) and Richard Titmuss (1963), John Veit-Wilson (2000, 2003) and Daniel Wincott (2001, 2003) have criticised the tendency among social policy students and practitioners to use the concept of ‘welfare state’ without offering any coherent definition of it. As Wincott (2001: 409) puts it, ‘While the expression of “the welfare state” has many interpretations and connotations – both academic and popular – there are surprisingly few clear discussions of the concept… . [The] field does need to be mapped’. Social policy concepts are subject to many interpretations, partly because they are dynamic historical constructions. Thus, one way to map this field and explore the boundaries of social policy is to take a comparative look at the history of concepts like ‘welfare state’ (Beland, 2011; Petersen and Petersen, 2013). Even though a number of key social policy concepts (such as ‘ Wohlfahrtsstat ,’ ‘ Sozialstaat ,’ or ‘ Sozialpolitik ’) have a German origin, most of the English language discussions on social policy language (for example in Flora and Heidenheimer, 1981; Alber, 1988; Lowe, 1999; Powell and Hewitt, 2002; Titmuss 1963) focus on Great Britain , as it was British Archbishop William Temple (1941) and others who popularised the term ‘welfare state’ during the Second World War, and paved the way for its political breakthrough in the late 1940s (Figure I.1).

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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,266
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0110,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,339 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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