Persistent misunderstandings about evidence-based (sorry: informed!) policy-making
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The field of research on knowledge mobilization and evidence-informed policy-making has seen enduring debates related to various fundamental assumptions such as the definition of 'evidence', the relative validity of various research methods, the actual role of evidence to inform policy-making, etc. In many cases, these discussions serve a useful purpose, but they also stem from serious disagreement on methodological and epistemological issues. DISCUSSION: This essay reviews the rationale for evidence-informed policy-making by examining some of the common claims made about the aims and practices of this perspective on public policy. Supplementing the existing justifications for evidence-based policy making, we argue in favor of a greater inclusion of research evidence in the policy process but in a structured fashion, based on methodological considerations. In this respect, we present an overview of the intricate relation between policy questions and appropriate research designs. SUMMARY: By closely examining the relation between research questions and research designs, we claim that the usual points of disagreement are mitigated. For instance, when focusing on the variety of research designs that can answer a range of policy questions, the common critical claim about 'RCT-based policy-making' seems to lose some, if not all of its grip.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».