Defining and Analyzing Negative Policy Transfer: National Orphan Drug Regulatory Policy in Canada and Australia
Notice bibliographique
Résumé
The existing policy transfer literature has largely ignored the study of negative transfer, resulting in various conceptualizations and a lack of tools for examining these cases. This study develops a novel analytical framework for explaining negative transfer, focusing on the three major pathways through which negative transfer emerges: constraints on the causal mechanism, constraints on the operationalization of lessons, and the application of negative lessons. It also develops a detailed definition of negative transfer, defining it as cases where the adoption of a specific policy or policy element is considered in the importing jurisdiction, but the transfer process results in the non-adoption of the policy under consideration. This definition addresses a gap in the policy studies literature, which has not yet expressly defined this process of negative policy transfer, thus providing a foundation for identifying cases and dynamics associated with negative transfer. An explicit definition also helps to distinguish between negative transfer and closely related concepts, including failed policy transfer and the full universe of non-adopted policies. This study then applies these tools to an underexplored area in political science: the transfer of national orphan drug regulatory policies in Canada and Australia. These cases present a puzzle for researchers, as Australia was an early adopter of a national regulatory policy in line with other jurisdictions internationally, while Canadian policymakers have rejected a similar policy several times since the late 1990s. Using a political development methodology and a mixed-methods design, this study finds that the difference in transfer outcomes is multifaceted and contextual, reflecting the importance of time and the shifting conditions in both cases. While Australia adopted a national policy, Canada did not due to various factors at different points in time, including conflicts of fiscal federalism and a lack of necessary norms of intergovernmental relations, political capacity, and consensus among experts on the necessity of a national regulatory policy. Path dependency and problem redefinition have impacted policymaking in both cases, but only contributed to negative transfer in Canada due to the timing of previously adopted policy instruments and the role of subnational governments in pharmaceutical pricing and coverage.
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 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 | 0,018 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».