Comparing sub-national policy workers in Canada and the Czech Republic: Who are they, what they do, and why it matters?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article compares profiles and policy-related activities of policy workers (PWs) in thirteen Canadian provinces and territories with PWs in the Czech Republic regions. Canadian data come from 13 separate surveys conducted in provinces and territories in late 2008 and early 2009 (N = 1357). The Czech data are from analogical large-scale survey carried out at the end of 2012 (N = 783). First, the paper compares basic characteristics of Canadian and Czech PWs. In the two countries the proportion of men and women is similar and PWs are equally highly educated. Examining other characteristics, however, reveals substantial differences. When compared with the Czech PWs, Canadian PWs tend to be older, more often having social science educational backgrounds, more frequently recruited from academia, stay in a single organization for a shorter period of time and anticipate staying in their current position for only a short time. Second, a comparison of policy-related work activities discerns three basic clusters of policy tasks: policy analysis work, evidence-based work, and consulting/briefing. Canadian PWs are much more involved in evidence-based work, especially in evaluation and policy research. They also deal more with policy analysis activities such as identification of policy issues and options. In contrast, Czech PWs are more engaged in consulting with the public and briefing managers and decision-makers. The article concludes with implications for further research and theory building.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».