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Enregistrement W2068298920 · doi:10.1111/j.1754-7121.2009.00070_1.x

Policy analytical capacity and evidence‐based policy‐making: Lessons from Canada

2009· article· en· W2068298920 sur OpenAlexaffabout
Michael Howlett

Notice bibliographique

RevueCanadian Public Administration · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolicy makingPolitical scienceGovernment (linguistics)Order (exchange)Public administrationWelfare economicsPolicy analysisHumanitiesEconomicsPhilosophyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Evidence‐based policy‐making represents a contemporary effort to reform or re‐structure policy processes in order to prioritize evidentiary or data‐based decision‐making. Like earlier efforts in the “policy analysis movement,” its aim is to avoid or minimize policy failures caused by a mismatch between government expectations and actual, on‐the‐ground conditions through the provision of greater amounts of policy‐relevant information. A significant factor affecting the ability of policy‐makers to engage in evidence‐based policy‐making pertains to both governmental and non‐governmental “policy analytical capacity.” That is, governments require a reasonably high level of policy analytical capacity to perform the tasks associated with managing the policy process in order to implement evidence‐based policy‐making and avoid several of the most common sources of policy failures. Recent studies, however, suggest that, even in advanced countries such as Canada, the level of policy analytical capacity found in many governments and non‐governmental actors is low, potentially contributing to both a failure of evidence‐based policy‐making as well as effectively dealing with many complex contemporary policy challenges. Sommaire: L'élaboration de politiques axée sur des éléments probants représente un effort contemporain de réforme ou de structuration des processus de politiques dans le but de donner la prioritéà la prise de décisions s'appuyant sur les preuves ou fondée sur les données. Comme pour les efforts antérieurs du « mouvement d'analyse de politiques », le but est d'éviter ou de minimiser les échecs de politiques causés par un décalage entre les attentes du gouvernement et les conditions réelles sur le terrain, grâce à la disposition de plus amples informations pertinentes aux politiques. Un facteur important touchant à l'aptitude des élaborateurs de politiques à s'engager dans une élaboration de politiques axée sur les éléments probants est liéà la « capacité d'analyse de politiques » aussi bien gouvernementale que non gouvernementale. C'est‐à‐dire que les gouvernements exigent un niveau raisonnablement élevé de capacité d'analyse de politiques en vue d'exécuter les tâches associées à la gestion du processus politique pour mettre en œuvre l'élaboration de politiques axée sur les éléments probants et éviter ainsi plusieurs sources courantes d'échecs de politiques. Néanmoins, des études récentes laissent entendre que, même dans les pays développés comme le Canada, le niveau de capacité d'analyse de politiques observé dans de nombreux gouvernements et chez un grand nombre d'acteurs non gouvernementaux est faible ; cela pourrait éventuellement contribuer à la fois à un échec de l'élaboration de politiques axées sur les éléments probants ainsi qu'à l'échec de régler efficacement de nombreux problèmes contemporains complexes en matière de politiques.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,704
Score d'incertitude au seuil0,816

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0180,010
Communication savante0,0150,005
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,348
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,150 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations524
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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