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Enregistrement W1985734408 · doi:10.7202/1023842ar

L’innovation dans les services publics : gouvernance plutôt que gestion des risques

2014· article· fr· W1985734408 sur OpenAlexvenueno aff
Stephen P. Osborne, Louise Brown

Notice bibliographique

RevueTélescope Revue d’analyse comparée en administration publique · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublicsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article étudie l’importante question des risques engendrés par les processus d’innovation dans les services publics. On y propose l’idée que les politiques publiques actuelles offrent peu d’orientation aux gestionnaires de services sur la façon de prendre en compte de tels risques, se résumant à mentionner que « c’est important ». Lorsqu’elles existent, les approches de prise en charge des risques et de l’innovation dans les services publics sont invariablement focalisées sur des optiques actuarielles ou concernées par les questions de santé et de sécurité, et ont pour objectif de minimiser ou d’éliminer les risques. Or les risques sont inhérents aux processus d’innovation et il est essentiel d’adopter une nouvelle approche qui reconnaît la nécessité des risques dans les innovations efficaces et qui s’engage de manière plus globale avec les intervenants afin de déterminer les niveaux de risque acceptables comparativement aux bienfaits potentiels pour les services publics d’une innovation donnée. Un modèle en cinq étapes est proposé pour mettre en oeuvre cette approche.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,857
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,271 · 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'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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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