Government with a Cast of Dozens: Policy Capacity Risks and Policy Work in the Northern Territory
Notice bibliographique
Résumé
There are a number challenges to maintaining high‐quality policy capacity in sparsely populated areas such as Australia's Northern Territory (e.g. natural resource dependent economy, prominence of Indigenous issues, provision of local services). Moreover, the Territory government has recently been undergoing a host of public sector changes. This paper utilises survey methodologies of policy workers that were recently developed in Canada and examines nine risk factors to policy work. A survey of 119 policy workers in the Northern Territory was conducted in 2013. The analysis examined four key policy‐work areas (policy activities, barriers, areas for improved policy capacity, nature of change in work environment). The survey findings offer some practical insights for managers. Formal policy‐work training is recognised as critical. Policy capacity may be increased through better inter‐departmental (and potentially inter‐governmental) cooperation and information sharing, more opportunities to engage with non‐governmental stakeholders, and more opportunities for those leaving the full‐time Northern Territory policy workforce to continue to contribute. From a conceptual point of view, the extent to which ‘policy capacity’ as commonly conceived in the literature is applicable to contexts, such as Australia's Northern Territory, warrants further examination.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».