COVID-19 Policy Response and the Rise of the Sub-National Governments
Notice bibliographique
Résumé
We examine the roles of sub-national and national governments in Canada and the United States vis-à-vis the protective public health response in the onset phase of the global coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. This period was characterized in both countries by incomplete information as well as by uncertainty regarding which level of government should be responsible for which policies. The crisis represents an opportunity to study how national and sub-national governments respond to such policy challenges. In this article, we present a unique dataset that catalogues the policy responses of US states and Canadian provinces as well as those of the respective federal governments: the Protective Policy Index (PPI). We then compare the United States and Canada along several dimensions, including the absolute values of subnational levels of the index relative to the total protections enjoyed by citizens, the relationship between early threat (as measured by the mortality rate near the start of the public health crisis) and the evolution of the PPI, and finally the institutional and legislative origins of the protective health policies. We find that the sub-national contribution to policy is more important for both the United States and Canada than are their national-level policies, and it is unrelated in scope to our early threat measure. We also show that the institutional origin of the policies as evidenced by the COVID-19 response differs greatly between the two countries and has implications for the evolution of federalism in each.
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 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 | 0,001 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 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 ».