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Enregistrement W4313494493 · doi:10.1017/s1468109922000378

How incumbent politicians respond to the enactment of a programmatic policy: evidence from snow subsidies

2023· article· en· W4313494493 sur OpenAlexfundno aff
Amy Catalinac, Taishi Muraoka

Notice bibliographique

RevueJapanese Journal of Political Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity College LondonYork UniversityNew York University Abu DhabiDartmouth College
Mots-clésRegression discontinuity designSubsidyWork (physics)Public economicsEconomicsBusinessMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract More than 50 studies have examined the programmatic incumbent support hypothesis, which posits that once enacted, programmatic policies increase electoral support for the incumbent. Despite the careful attention to causal inference in this work, empirical findings have been strikingly inconsistent. We make the case that these inconsistent results are likely explained by incumbents' strategic responses to the enactment of a programmatic policy. Specifically, incumbents have good reasons to distribute different amounts of non-programmatic goods to voters who do and do not receive a programmatic policy. To examine this conjecture, we turn to the case of Japan, where municipalities receive allocations of non-programmatic goods and vary in their eligibility for a programmatic policy (a snow subsidy) according to plausibly exogenous factors. Using a geographic regression discontinuity design, we find that municipalities receiving the programmatic policy receive systematically more non-programmatic goods than municipalities that do not.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,777
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,322 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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