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Enregistrement W2413909210 · doi:10.1111/psj.12166

Whom Do Bureaucrats Believe? A Randomized Controlled Experiment Testing Perceptions of Credibility of Policy Research

2016· article· en· W2413909210 sur OpenAlexaboutno aff
Carey Doberstein

Notice bibliographique

RevuePolicy Studies Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicy Transfer and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCredibilityLegitimacyPolitical scienceGovernment (linguistics)Public relationsHeuristicsTest (biology)Subject (documents)PerceptionPublic administrationContent analysisPublic economicsEconomicsSociologyPsychologyPoliticsLawSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

More than ever before, analysts in government have access to policy‐relevant research and advocacy, which they consume and apply in their role in the policy process. Academics have historically occupied a privileged position of authority and legitimacy, but some argue this is changing with the rapid growth of think tanks and research‐based advocacy organizations. This article documents the findings from a randomized controlled survey experiment using policy analysts from the British Columbia provincial government in Canada to systematically test the source effects of policy research in two subject areas: minimum wage and income‐splitting tax policy. Subjects were asked to read research summaries of these topics and then assess the credibility of each article, but for half of the survey respondents the affiliation/authorship of the content was randomly reassigned. The experimental findings lend evidence to the hypothesis that academic research is perceived to be substantially more credible than think tank or advocacy organization research, regardless of its content. That increasingly externalized policy advice systems are not a pluralistic arena of policy research and advice, but instead subject to powerful heuristics that bureaucrats use to sift through policy‐relevant information and advice, demands added nuance to both location and content‐based policy advisory system models.

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)0,054
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,136
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0540,136
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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.

Tête enseignante Opus0,205
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants0,324 · 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.

Devis d'étudeEssai randomisé
DomaineÉvaluation
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

Citations58
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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