Governing Health Care in an Imperfect World: Hierarchy, Markets and Networks in China and Thailand
Notice bibliographique
Résumé
“Anything but the government” has been a popular sentiment in public policy circles for at least two decades. Initially, the sentiment favoured transitions from governments to market-based governance regimes but the tilt has shifted towards transition from governments to network governance in recent years (for discussion of the key relevant concepts, see Lowndes and Skelcher 1998). Much discussion on the subject suggests that such shifts from hierarchical to non-hierarchical governance are both unavoidable and desirable for addressing contemporary complex multi-actor problems which more traditional government-based arrangements find difficult to “steer” (Weber et al. 2011; Lange et al. 2013). Many proponents, for example, claim “network governance” or “collaborative governance” combines the best of both government-and market-based arrangements by bringing together key public and private actors in a policy sector in a constructive and inexpensive way (Rhodes 1997). This claim is no more than an article of faith, however, as there is little evidence supporting it and a lot of evidence contradicting this thesis (see Kj-r 2004; van Kersbergen and van Waarden 2004; Adger and Jordan 2009; Howlett et al. 2009, Hysing 2009). It is entirely possible that network governance combines and indeed compounds the ill-effects of both governments and markets rather than improves upon them and this is a subject area requiring further empirical examination. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».