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Enregistrement W1907828093

POLICY ADVICE IN MULTI-LEVEL GOVERNANCE SYSTEMS

2009· article· en· W1907828093 sur OpenAlexaboutno aff
Sub-National Policy Analysts and Analysis

Notice bibliographique

RevueInternational Review of Public Administration · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Systems and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Government (linguistics)Corporate governancePolitical sciencePublic administrationPublic policyPublic economicsNational PolicyPublic relationsBusinessEconomicsFinanceLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the existence of a large body of literature on policy analysis, empirical studies of the work of policy analysts are rare, and in the case of analysts working at the sub-national level in multi-level governance systems, virtually non-existent. Many observers decry the lack of even such basic data as how many policy analysts work in sub-national government, on what subjects, and with what effect. This is true in many countries, for example, the U.S., Germany, and Canada, all federal systems with extensive sub-national governments but where what little empirical work exists focuses on government at the national level. In most cases, in justifying their observations and conclusions observers rely on only one or two quite dated works, on very partial survey results, or on anecdotal case studies and interview research. This article reports the findings of a 2008-2009 survey aimed specifically at examining the background and training of provincial policy analysts in Canada, the types of techniques they employ in their jobs, and what they do in their work on a day-by-day basis. The resulting profile of sub-national policy analysts presented here reveals several substantial differences between analysts working for national governments and their sub-national counterparts, with important implications for training and for the ability of nations to accomplish their long-term policy goals.

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,498

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,331 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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