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Enregistrement W2144230047 · doi:10.5539/jpl.v4n2p25

A Framework for Analyzing Information Flows in Public Policy Decision-making: A Move towards Building Sustainable Policy Instruments

2011· article· en· W2144230047 sur OpenAlexvenueno aff
Chad J. McGuire

Notice bibliographique

RevueJournal of Politics and Law · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueComplex Systems and Decision Making
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityProcess (computing)Management scienceSustainable developmentPublic policyComputer scienceProcess managementKnowledge managementBusinessPolitical scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this paper is to explain a framework that focuses on information flows as a means of understanding public policy decision-making, with a specific emphasis on information relating to sustainable development. The goal of this framework is to further aid in identifying and explaining the extent to which sustainability goals are being implemented in public policy decisions. The suggestion is that by focusing on the information flows directly related to sustainable information, instances can be isolated where specific pieces of information are not making their way to final decision-making processes, or alternatively, where new information interferes with sustainable information becoming part of the final decision-making process. This paper begins with an overview of the theoretical framework in the first part, and then gives an overview of how the framework can be applied to sustainability information. It concludes by suggesting the use of the framework can offer substantial insight into questions of sustainable policy development. While the approach described offers the potential to better understand organizational decision-making dynamics, the true value of the framework will lie in its future use to both predict and assess the relationship between sustainable outcomes and related decision-making processes.

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)0,017
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,321
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations4
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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