Interest Groups: A Survey of Public Choice Thinking
Notice bibliographique
Résumé
Montreal. He may be reached at Filip_Palda@enap.uquebec.ca.Research on interest groups goes back at least to Cicero. He distinguished parties (partes) from factions (factio). A faction worked in its own interests whereas a party sought to discover the common good. Since then only the details of inquiry into interest groups have changed. Two thousand years on, the question of what political systems promote good interest groups still excites and maddens researchers. Thinking on this question sputtered until Montesquieu and later Madison explained how government institutions could be structured to limit the power of factions. Madison, in his #10 Federalist paper, argued that factions could be contained by dividing power between competing branches of government and by encouraging factions to be numerous so none would come to dominate government. The greatest minds in political economy have focused on interest groups in order to understand how power flows, just as Boltzman and the atomists of the mid-19 th century focused on the atom as a mental device for understanding thermodynamics. De Tocqueville, Marx, Toynbee, Orwell; the names go off like cannons. These thinkers sought to build a science of power, but their writings as those of most political sages of
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 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 ».