Notice bibliographique
Résumé
Policy termination is an underexplored area in policy studies, gaining attention during the 1980s with the rise of new public management and austerity measures. Assumptions of rational, evidence-based evaluations quickly gave way to the conclusion that political ideology and partisanship are the central drivers of termination in policy research, but with little insight into how and why. The recent upsurge in populist discourse has renewed interest in policy termination, particularly as populist agendas frequently include rhetoric about dismantling government programmes. This article examines how ideas, in the form of populist discourses, influence policy termination. Using the Ontario Progressive Conservative Party’s (OPCP) 2018 election as a case study, it focuses on the termination of Ontario’s carbon cap-and-trade policy and the repeal of its sexual health education curriculum. It highlights the role of political ideas and discourse in reframing issues and providing compelling narratives to build broad supporting coalitions and lower barriers to termination. The findings suggest that while populist leaders can mobilize support for termination, the success of such efforts depends on the alignment of political ideas with the lived realities and values of the people. This article contributes to the literature by elucidating the mechanisms through which ideas influence policy termination, offering insights into the dynamics of policy change in the context of contemporary populism.
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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 | 0,047 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,075 |
| Communication savante | 0,025 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».