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Enregistrement W7133037066

Defining and Analyzing Negative Policy Transfer: National Orphan Drug Regulatory Policy in Canada and Australia

2025· dissertation· W7133037066 sur OpenAlexafffundabout
Samuel William Henderson

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2025
Typedissertation
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicy Transfer and Learning
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth CanadaEuropean CommissionGovernment of Western AustraliaGovernment of CanadaAustralian Government
Mots-clésOperationalizationPolicy transferPoliticsProcess (computing)Policy analysisPolicy studiesElement (criminal law)Policy making
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,702
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,349 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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