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Enregistrement W4386505911 · doi:10.1177/10659129231194270

Issue Responsiveness in Canadian Politics: Are Parties Responsive to the Public Salience of Climate Change in the Question Period?

2023· article· en· W4386505911 sur OpenAlexaboutno aff
R. Michael Alvarez, Jacob Morrier

Notice bibliographique

RevuePolitical Research Quarterly · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalience (neuroscience)Political sciencePoliticsClimate changeEliteGovernment (linguistics)Public policyPublic administrationPolitical economyPublic relationsSociologyLawPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores how politicians respond to the public salience of policy issues when determining which topics to publicly address. Using new data and state-of-the-art methodology, our study provides a fresh perspective on this fundamental question. We focus on a multi-party parliamentary system, specifically the Canadian House of Commons, with a specific emphasis on the issue of climate change. To assess the attention given by political parties to various policy issues, we analyze transcripts from the Question Period spanning from April 2006 to June 2021. To gauge the public’s level of concern for these issues, we incorporate data obtained from Google Trends. Employing an instrumental variable estimation strategy, our study causally estimates the extent to which the public salience of climate change influences elite attention. Our findings reveal that the public salience of climate change significantly influences the attention given to this issue by parties, albeit with noticeable partisan variations. Moreover, our research highlights the effectiveness of the Question Period in compelling the government to address challenging or potentially embarrassing issues. Lastly, we uncover evidence suggesting that the Liberal Party of Canada successfully increased the public salience of climate change during its tenure in government.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,769
Score d'incertitude au seuil0,733

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,516
Tête enseignante GPT0,560
Écart entre enseignants0,044 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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