Heuristics and policy responsiveness: a research agenda
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Theories of policy responsiveness assume that political decision-makers can rationally interpret information about voters’ likely reactions, but can we be sure of this? Political decision-makers face considerable time and information constraints, which are the optimal conditions for displaying decision-making biases—deviations from comprehensive rationality. Recent research has shown that when evaluating policies, political decision-makers display biases related to heuristics—cognitive rules of thumb that facilitate judgments and decision-making—when evaluating policies. It is thus likely that they also rely on heuristics in other situations, such as when forming judgments of voters’ likely reactions. But what types of heuristics do political decision-makers use in such judgments, and do these heuristics contribute to misjudgements of voters’ reactions? Existing research does not answer these crucial questions. To address this lacuna, we first present illustrative evidence of how biases related to heuristics contributed to misjudgements about voters’ reactions in two policy decisions by UK governments. Then, we use this evidence to develop a research agenda that aims to further our understanding of when political decision-makers rely on heuristics and the effects thereof. Such an agenda will contribute to the literature on policy responsiveness.
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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 | 0,012 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle