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Enregistrement W2037599414 · doi:10.1111/capa.12103

What metrics? On the utility of measuring the performance of policy research: An illustrative case and alternative from Employment and Social Development Canada

2015· article· en· W2037599414 sur OpenAlexaffabout
Edward Nason, Michael O’Neill

Notice bibliographique

RevueCanadian Public Administration · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensUniversity of OttawaInstitute on Governance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Task (project management)Object (grammar)Performance measurementFocus (optics)Computer scienceResearch ObjectState (computer science)Policy developmentPublic policyManagement scienceOperations researchPublic economicsEconometricsEconomicsSociologyEngineeringPolitical sciencePublic administrationArtificial intelligenceRegional scienceEconomic growthManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article examines the state of performance measurement of policy research in government. The article observes that, to date, government policy research activities have seldom been the object of performance measurement, a factor we ascribe to the relative unsuitability of existing models rooted in a focus on outputs and outcomes, often at the expense of relationships and networks. In reference to the literature and the case study, the article proposes that existing performance measurement models are ill‐suited to the task of assessing policy research performance. As a result, the article proposes that a purpose‐built model may be needed to achieve this objective. Such a model, the Sphere of Influence of Research Policy model, is provided as an illustration.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,587
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,647
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,147 · 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'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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