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Enregistrement W7052200759

Political Influence Efforts in the US Through Campaign Contributions and Lobbying Expenditures: An Index Approach

2021· report· en· W7052200759 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueIssue Lab (Candid) · 2021
Typereport
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasma Diagnostics and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsIndex (typography)Value (mathematics)AutocracyPublic sectorPublic policyRelative value
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Efforts by private-sector entities, nongovernment organizations, and other interest groups to exert political influence are pervasive in American politics, as they are in Australia, Canada, France, the United Kingdom, and other high-income democracies. Such efforts are also found in more autocratic societies such as China and Russia. However, legalized forms of political influence such as campaign contributions and lobbying efforts are more widespread in well-established democracies such as the United States.Importantly, efforts to influence political and administrative decisions can be good or bad, but either way, understanding the extent to which individual sectors of the economy engage in efforts to affect policy and regulatory initiatives is of interest. In this report, using publicly available information on federal campaign contributions and lobbying expenditures associated with individual sectors of the economy, we construct a set of political influence effort indexes for 60 sectors of the United States economy.The indexes are estimated using publicly available data, compiled by OpenSecrets from public sources, on federal campaign contributions and expenditures on lobbying efforts, divided by each sector's gross value of output, for each year from 2003 to 2020. Thus, for each sector in each year, we obtain an estimate of the dollars spent on political influence efforts at the federal level per million dollars of sector gross output. Index values are obtained by dividing each sector's outlays by average outlays per million dollars of output among the entire 60 sectors (that is, total spending on campaign contributions and lobbying divided by total output for all 60 sectors). An index value of one for a given sector indicates that the sector's efforts to exert political influence through lobbying and campaign contributions are representative of economy-wide efforts. A value of two indicates that a sector is investing twice as much as the average amount among all industries; an index value of 0.5 indicates the sector's expenditures are half the average amount

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,740
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,275 · 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