The bonds of institutional language: A discursive institutionalist approach to the <scp>C</scp>lerk of the <scp>P</scp>rivy <scp>C</scp>ouncil's annual report
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Clerk of the Privy Council's annual report is seen as an important documentation of the public sector's priorities, but has never been examined. Using a combination of traditional content analysis and digital humanities techniques, this study analyses the first sixteen reports written under the aegis of six clerks, and concludes that they reflect competing priorities and emphases. Yet while the reports are each distinct, they collectively are highly repetitive and remarkably unaffected by either the context in which they were written or the policies pursued by governments. The consistency of the texts over sixteen years of transformation in government indicates that such institutional discourse is slow to change, demonstrating a strong “bond” to what had been reported previously. This article also shows how a mix of methods in dissecting the use of language can contribute to the budding field of discursive institutionalism.
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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 | 0,033 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,087 |
| Communication savante | 0,026 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».