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Enregistrement W2898337756 · doi:10.1080/14494035.2018.1504488

Designing for robustness: surprise, agility and improvisation in policy design

2018· article· en· W2898337756 sur OpenAlexaff
Michael Howlett, Giliberto Capano, M. Ramesh

Notice bibliographique

RevuePolicy and Society · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicy Transfer and Learning
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurpriseComputer scienceRobustness (evolution)CLARITYEconomicsRisk analysis (engineering)BusinessSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,065
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,103
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0650,103
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,034
Communication savante0,0110,014
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,309 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations121
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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