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Enregistrement W4413741140 · doi:10.1017/psrm.2025.10037

On the political consequences of local deliberative governance in China

2025· article· en· W4413741140 sur OpenAlexaff
Jidong Chen, Yukun Wang, Ming‐ang Zhang

Notice bibliographique

RevuePolitical Science Research and Methods · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChina's Socioeconomic Reforms and Governance
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesUniversity of CambridgeUniversity of RochesterAmerican Political Science Association
Mots-clésChinaPoliticsCorporate governancePolitical sciencePolitical economyEconomic systemEconomicsManagementLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract How can local governments in developing countries, constrained by limited resources, identify and respond to the most pressing public demands? This paper posits that public deliberative platforms, even those with controlled agendas, can be instrumental in this regard by facilitating communication between local elites and ordinary citizens, thereby leading to an observable uptick in political trust over time. Public deliberation serves two functions: firstly, it highlights shifting societal issues, incentivizing bureaucrats to respond more promptly; and secondly, it generates narratives that temporarily improve the public perception of local governments, even among individuals not directly benefiting from government actions. This study provides evidence consistent with these theoretical implications by examining Chinese topical debate programs, during which local officials engage with citizens and respond to their concerns. Empirical results based on a staggered difference-in-differences design suggest that broadcasting such programs in China produces a prompt increase in citizens’ trust in local officials. Our results demonstrate that public deliberation can yield noticeable outcomes in developing countries, even with controlled agendas and constrained resources.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,448 · 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'admission1
Résumé présentoui

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