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Enregistrement W2807638812 · doi:10.1590/0034-761220180078

NEW FRONTIERS AND DIRECTIONS IN POLICY TRANSFER, DIFFUSION AND CIRCULATION RESEARCH: AGENTS, SPACES, RESISTANCE, AND TRANSLATIONS

2018· article· en· W2807638812 sur OpenAlexaff
Osmany Porto de Oliveira, Leslie A. Pal

Notice bibliographique

RevueRevista de Administração Pública · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicy Transfer and Learning
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolicy transferInternationalizationCirculation (fluid dynamics)Public policyTechnology transferResearch policyPolitical scienceResistance (ecology)PhenomenonSociologyEconomicsPublic administrationEconomic growthEpistemologyEngineeringInternational trade

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Policy transfer, diffusion and circulation studies are a fertile ground for innovation in public policy analysis. In a globalized world, where state boundaries are permeable and public policy travels transnationally, the diffusion of policies is what naturally connects domestic to international policy. Te recent surge of publications in the feld consolidated an important and dense body of knowledge. However, afer years of research, there now seems stasis if not stagnation, with relatively little conceptual innovation. In this article we propose to address fresh avenues for future research, considering what needs to be better understood in the policy diffusion phenomenon. Te new frontiers to be explored are not only associated to heuristic dimensions of the feld, but also to empirical dynamics that emerged in the past years. We highlight six new frontiers for policy transfer and diffusion research: (1) the role of the private sector and consultants; (2) internationalization of domestic coalitions; (3) transnational spaces and transfer agents; (4) policy translation; (5) resistance to transfer; and (6) South-South or South-North transfers.

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)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,267

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0050,062
Communication savante0,0240,058
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,323 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations65
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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