Notice bibliographique
Résumé
Imagine a time series of public preferences for policy in a particular area. Let us assume that we have regular annual readings of public preferences. To keep things simple, let us assume further that our readings are perfect; in other words, that there is no bias or sampling error. What happens when public preferences change? What are the consequences for policy? To what extent do changing policies then affect preferences? Our expectations are captured in a general model of opinion-policy dynamics. THE MECHANICS OF PUBLIC RESPONSIVENESS The representation of public opinion presupposes that the public actually notices and responds to what policymakers do. It means that the public must acquire and process information about policy, and adjust its preferences accordingly. As we have noted, without such responsiveness, policymakers would have little incentive to represent what the public wants in policy – without public responsiveness, expressed public preferences would contain little meaningful information. There not only would be a limited basis for holding politicians accountable; registered preferences would be of little use even to those politicians motivated to represent the public for other reasons. A responsive public will behave much like a thermostat (Wlezien 1995), adjusting its preferences for “more” or “less” policy in response to what policymakers do. When policy increases (decreases), the preference for more policy will decrease (increase), other things being equal. Consider the public as a collection of individuals distributed along a dimension of preference for policy activity, say, spending on defense.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,006 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».