Use of evidence in policy making in South Africa: An exploratory study of attitudes of senior government officials
Notice bibliographique
Résumé
This paper outlines a 2011 study commissioned by the Presidency’s Programme to Support Pro-Poor Policy Development (PSPPD) which promotes evidence-based policy making (EBPM) in South Africa. EBPM refers to norms, initiatives and methods aimed at improving evidence-based policy in countries from which South Africa traditionally borrows public service reforms, particularly the UK and Canada. The study provides a descriptive snapshot of attitudes to evidence-use in policy making. All 54 senior government officials interviewed felt that evidence-use is too limited to ensure relevant, effective policy responses. This includes policies on which complex results depend and those with long-term and high-resource implications. Although all respondents regarded EBPM as self-evidently desirable, there were different views on practical application. Examples provided suggest that, where evidence was used, it was very often related to a borrowed international policy without a prior evidencedrivenanalysis of successes and failures or its relevance and feasibility in terms of local issuesand context. Policy makers generally know they should be making optimal use of availableevidence, but highlighted systemic barriers beyond the influence of individual managersto resolve. The study suggests that improved use of evidence throughout the policy cycle,particularly in analysing problems and needs, is a requirement for learning through evidencebased policy development. It suggests that political and administrative leadership will need to agree on norms, ways of dealing with the barriers to effective use of evidence and on the role of each throughout the policy cycle in ensuring appropriate evidence is available and used.
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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 | 0,026 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,010 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».