The distribution of analytical techniques in policy advisory systems: Policy formulation and the tools of policy appraisal
Notice bibliographique
Résumé
The literature on policy analysis and policy advice has not generally explored differences in the analytical tasks and techniques practiced within government or between government-based and non-government-based analysts. A more complete picture of the roles played by policy analysts in policy appraisal is needed if the nature of contemporary policy work and formulation activities is to be better understood. This article addresses both these gaps in the literature. Using data from a set of original surveys conducted in 2006–2013 into the provision of policy advice and policy work at the national and sub-national levels in Canada, it explores the use of analytical techniques across departments and functional units of government and compares and assesses these uses with the techniques practiced by analysts in the private sector as well as among professional policy analysts located in non-governmental organizations. The data show that the nature and frequency of use of the analytical techniques used in policy formulation differs between these different sets of actors and also varies within venues of government by department and agency type. Nevertheless, some general patterns in the use of policy appraisal tools can be discerned, with all groups employing process-related tools more frequently than “substantive” content-related technical tools, reinforcing the procedural orientation of much contemporary policy work identified in earlier studies.
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 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 | 0,310 | 0,501 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,039 | 0,039 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,028 |
| Communication savante | 0,036 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».