Emergent publics of alcohol and other drug policymaking
Notice bibliographique
Résumé
Alcohol and other drug (AOD) policy is developed within complex networks of social, economic, and political forces. One of the key ideas informing this development is that of the ‘public’ of AOD problems and policy solutions. To date, however, little scholarly attention has been paid to notions of the public in AOD policymaking. Precisely how are publics articulated by those tasked with policy development and implementation? In this article, we explore this question in detail. We analyze 60 qualitative interviews with Australian and Canadian AOD policymakers and service providers, arguing that publics figure in these interviews as pre-existing groups that must be managed – contained or educated – to allow policy to proceed. Drawing on Michael Warner’s work, we argue that publics should be understood instead as made in policy processes rather than as preceding them, and we conclude by reframing publics as emergent collectivities of interest. In closing, we briefly scrutinize the widely accepted model of good policy development, that of ‘consultation,’ arguing that, if publics are to be understood as emergent, and therefore policy’s opportunities as more open than is often suggested, a different figure – here that of ‘conference’ is tentatively suggested – may be required.
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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 | 0,030 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,039 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».