Divide and Conquer. Interest Group Engagement During Elections
Notice bibliographique
Résumé
This thesis examines the electoral engagement of interest groups.While groups regularly interact with policymakers, elections provide a unique opportunity to shape the public debate and policy agenda of the future government.While these policy benefits are substantial, electoral engagement could also entail significant costs, and result in suboptimal relations with the next government.How do groups engage politically during elections and make strategic trade-offs?Based on an integrated approach-combining a cost-benefit framework and resource mobilization theory, this thesis develops a set of expectations concerning the electoral engagement of interest groups.Through a single case study analyzing 31 Canadian environmental interest groups (ENGOs) during its 42 nd national election in 2015, groups' electoral activities, policy focus and strategic trade-offs were analyzed.While the findings indicated that elections indeed constitute a circumstance with high stakes and substantial risks for interest groups, several groups demonstrate high levels of policy engagement, focusing on a variety of policy issues that often ask for policy change.At the same time, only a small set of groups succeeded in getting their policy asks covered in the media and acknowledged by political parties.In regards to strategic trade-offs a key finding was that cost-benefit calculations were found not to be exercised within ENGOs, but rather within networks of groups, in coordination with other national ENGOs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».