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Enregistrement W4415671352 · doi:10.1111/spol.70023

Explaining Social Policy Expansion: The Curious Case of the Justin Trudeau Era in Canada

2025· article· en· W4415671352 sur OpenAlexafffundabout
Daniel Béland, Peter Graefe, Olivier Jacques

Notice bibliographique

RevueSocial Policy and Administration · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcMaster UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec-Société et CultureGoethe-Universität Frankfurt am Main
Mots-clésSocial policyPoliticsSurpriseGovernment (linguistics)Public policyAusterityNeoliberalism (international relations)Coalition government

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Since late 2015, the successive Justin Trudeau Liberal governments have enacted significant social policy expansion, including the adoption of new programs or the expansion of existing social policies in areas such as childcare, dental care, family benefits, old‐age security, and income support for the working poor. This expansion came as a surprise to many political observers and contrasts with the era of “permanent austerity” (Paul Pierson) that has characterized social policies in advanced democracies since the early 1980s. Why did the Liberal Party of Canada (LPC) under Justin Trudeau proceed to such significant social policy expansion? In this paper, we argue that this social policy expansion can be explained by an alignment of electoral interests, institutions, and ideas. Most importantly, we show that the LPC's program drifted towards the left to resemble the NDP's platforms in 2015 and to attract voters that demanded more spending after a decade of conservative governments. We contend that this expansionary dynamic was also facilitated by the presence of vertical fiscal imbalance, which exacerbated public demand for social policy expansion as a response to provincial inaction and helped the federal government to fund its social policy expansion by deficits rather than higher taxes. Finally, from an ideational standpoint, we argue that the policy consensus shifted from neoliberal budget restraint to an emphasis on fighting inequality and stimulating demand.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,827
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,311 · 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.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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