Patching vs Packaging in Policy Formulation: Assessing Policy Portfolio Design
Notice bibliographique
Résumé
Thinking about policy mixes is at the forefront of current research work in the policy sciences and raises many significant questions with respect to policy tools and instruments, processes of policy formulation, and the evolution of tool choices over time. Not least among these is how to assess the potential for multiple policy tools to achieve policy goals in an efficient and effective way. Previous conceptual work on policy mixes has highlighted evaluative criteria such as "consistency" (the ability of multiple policy tools to reinforce rather than undermine each other in the pursuit of individual policy goals), "coherence" (or the ability of multiple policy goals to co-exist with each other in a logical fashion), and "congruence" (or the ability of multiple goals and instruments to work together in a uni-directional or mutually supportive fashion) as important design principles and measures of optimality in policy mixes. And previous empirical work on the evolution of existing policy mixes has highlighted how these three criteria are often lacking in mixes which have evolved over time as well as those which have otherwise been consciously designed. This article revisits this early design work in order to more clearly assess the reasons why many existing policy mixes are sub-optimal and the consequences this has for thinking about policy formulation processes and the practices of policy design.
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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 | 0,076 | 0,190 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».