Designing for robustness: surprise, agility and improvisation in policy design
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT How best to deal with uncertainty and surprise in policy-making is an issue which has troubled policy studies for some time. Studies of policy uncertainty and policy failure have emphasized the need to create policies able to be improvised upon in the face of an uncertain future, meaning there is a need to design and adopt policies featuring agility, and flexibility in their components and processes. Such policies require redundant resources and capabilities and this need is in strong opposition to ideas about design which equate better designs with efficiency, implying the allocation of only the minimum amount of resources possible, and which also often emphasize routinization and the replication of standard operating procedures and programme elements in order to ensure consistency in programme delivery. While these latter designs may be appropriate in stable circumstances or where competition can provide a degree of system-level resilience, this is not true for many public sector activities where government is the sole provider of particular goods and where services and future scenarios are unknown, contested or unpredictable. As studies of crisis management and other similar situations have emphasized, in these instances robustness is needed and can be planned for. This article examines the concepts of surprise, agility and improvisation and their linkages to robustness in order to both clarify terminology and outline the organizational and managerial features of policies and policy-making which prevent, and facilitate, flexible adaptation in both policy content and processes.
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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 | 0,065 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,034 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 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 ».