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Enregistrement W2510681836 · doi:10.1093/oxfordhb/9780199646135.013.33

Charles E. Lindblom, “The Science of Muddling Through”

2016· book· en· W2510681836 sur OpenAlexaff
Andrea Migone, Michael Howlett

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2016
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Policy and Administration Research
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityInstitute of Public Administration of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncrementalismBureaucracyGovernment (linguistics)EconomicsPositive economicsPolitical scienceLawPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This chapter discusses “The Science of Muddling Through”, a 1959 paper by Charles E. Lindblom that has influenced several generations of thinking about public policy decision-making in complex situations such as government and bureaucracy. The focus of Lindblom’s paper is on incrementalism, which he originally developed in the early 1950s as a decision-making model. Incrementalism refers to the study of “muddling through” behavior on the part of actual administrators and executives and is also called the method of “successive limited comparison” or “marginal” analysis by Lindblom. This chapter examines the impact of “The Science of Muddling Through” on the development of incrementalism and decision-making studies in the policy sciences. It also considers the influence of incrementalism on budgeting and management and on “punctuated equilibrium” thinking about decision-making outcomes. It concludes with an analysis of criticisms against incrementalism.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,250 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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