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Enregistrement W2923290100 · doi:10.5751/es-10673-240130

Connecting policy change, experimentation, and entrepreneurs: advancing conceptual and empirical insights

2019· article· en· W2923290100 sur OpenAlexvenueno aff
B.K. McFadgen

Notice bibliographique

RevueEcology and Society · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicy Transfer and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Corporate governanceFunction (biology)Set (abstract data type)EntrepreneurshipRelevance (law)Climate changePolitical scienceBusinessPublic relationsKnowledge managementEconomicsComputer scienceManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With global environmental problems worsening, policy makers and nonstate actors are looking for viable solutions through policy innovation, entrepreneurship, and experimentation.Research into the use of experiments to innovate is increasing, but the role of experimentation in policy change has yet to be specifically addressed in the context of climate governance.My aim is to improve understanding by examining how entrepreneurs, key agents of change, might use experiments to advance their climate innovations.Policy entrepreneurs can benefit in several ways from using experiments, including assessing public response to new ideas and learning.I address the question: What role can experiments play in an entrepreneur's change strategies?To answer this, a set of 18 policy experiments from Dutch water management was analyzed to understand how the policy experiments functioned as 4 different policy change strategies.The results revealed that organizers use experiments to evaluate their preformed ideas, to soften local communities to the idea of experimentation, to build broad but centrally controlled coalitions, and to link with influential political actors and national programs to maintain visibility and relevance.These insights formed a list of suggestions that the experiment organizers identified as key to the change strategies.Based on this, a number of recommendations about design choices were made for entrepreneurs who want to experiment.Analyzing experiments as change strategies contributes a novel perspective on how policy experiments function as venues for invention and provides useful suggestions on how experiments can be designed to improve their influence over policy-making 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)0,093
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,128
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,492

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0930,128
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0110,011
Études des sciences et des technologies0,0070,074
Communication savante0,0240,069
Science ouverte0,0050,017
Intégrité de la recherche0,0100,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations23
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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