POLICY DESIGN FOR LEGITIMACY: EXPERT KNOWLEDGE, CITIZENS, TIME AND INCLUSION IN THE UNITED KINGDOM’S BIOTECHNOLOGY SECTOR
Notice bibliographique
Résumé
More than ever, policy designers need to take legitimacy deficits seriously. To do so, they increasingly involve citizens in policy design processes and draw from a wider range of expertise. Where should they stop in terms of inclusiveness to citizens and expertise and for how long should they allow citizens and experts to be persuasive? These are the questions addressed in this article. Policy design legitimacy, the article argues, can be related to variations in designers and politicians’ inclination to resort to output‐oriented (expertise‐based) versus input‐oriented (citizen‐centred) design processes. Input‐oriented processes have a higher potential in terms of legitimacy deficit reduction than output‐oriented processes, but they take longer, notably because they require the involvement of large numbers of people. In contrast, output‐oriented processes have a slightly lower legitimacy potential, but can produce it faster. These propositions are illustrated by two policy design narratives drawn from the United Kingdom’s biotechnology sector.
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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 | 0,039 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,031 |
| Communication savante | 0,020 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».