Notice bibliographique
Résumé
Abstract This chapter examines the impact of macroeconomic, political, and fiscal policy variables on the Canadian federal government’s popularity from 1978 to 2018. It observes a decline in the impact of the macroeconomic variables over time. This decline coincides with a shift in the government’s fiscal policy agenda which has been centred on austerity and deficit reduction since the early 1990s. Until then, Canadians preferred budget deficits and the effect of the economy on executive approval was clear and consistent. As deficits became unsustainable during the economic crisis of the early 1990s, balancing the budget became the government’s main objective. The government’s austerity discourse and actions convinced many Canadians of the purported benefits of a balanced federal budget. Since then, Canadians have rewarded the government for a reduction of budget deficits, and the impact of the economy on the government’s popularity became inconsistent. The authors demonstrate this over-time change using Wald tests, split samples, and rolling regressions. In that respect, their findings provide support to one of the theoretical perspectives laid out in this volume’s introduction, according to which the salience of economic issues has changed over time, a factor that partly explains the variation observed in the relationship between economics and executive approval.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,001 |
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.
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 ».