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Enregistrement W4407633663 · doi:10.1111/rego.12658

“Is Lobbying for Losers?”: Corporate Behavior and Canadian Military Procurement Contracting

2025· article· en· W4407633663 sur OpenAlexaffabout
Andrea Migone, David Chen, Bryan Evans, Alexander Howlett, Michael Howlett

Notice bibliographique

RevueRegulation & Governance · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePublic Procurement and Policy
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of TorontoSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcurementBusinessAccountingPolitical scienceEconomic policyMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Lobbying is a multi‐faceted phenomenon that involves interest groups and corporations contacting politicians and officials in order to try to achieve their policy preferences. While interest group policy‐related lobbying has received a great deal of attention, studies of corporate contract lobbying are rarer even though this is a much older phenomenon. The article critically examines the commonly‐held position that in the latter case “lobbying is for winners”; that is, that large scale corporate lobbying helps secure contracts that might otherwise have gone to a different firm. It argues instead that firms enjoying technological and other market‐related strengths enjoy an “insider advantage” and lobby less than firms in more competitive situations. In other words that in many situations “lobbying is for losers,” a tool used by weaker firms trying to match or offset the technological and other advantages enjoyed by dominant firms. The article draws on government lobbying registers to examine recent defense‐related procurement efforts in Canada to purchase fighter jets, naval surface ships, patrol vessels, and search and rescue aircraft and the contract lobbying they engendered. Evidence from the four cases provides support for the “loser” thesis with respect to large‐scale technologically advanced goods but also the need to carefully define what constitutes an “inside advantage” allowing firms to forego or delay their lobbying activity, often until only after a contract has been awarded.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,878
Score d'incertitude au seuil0,888

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0110,005
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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