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Enregistrement W2950193115 · doi:10.1080/14494035.2019.1626079

Into the ordinary: non-elite actors and the mobility of harm reduction policies

2019· article· en· W2950193115 sur OpenAlexaff
Tom Baker, Eugene McCann, Cristina Temenos

Notice bibliographique

RevuePolicy and Society · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicy Transfer and Learning
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEliteScholarshipHarm reductionPublic relationsPublic administrationHarmDisciplineSociologyPolitical sciencePolicy transferService (business)EconomicsPoliticsLawEconomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Research on policy transfer and policy mobility has focused much attention on relatively elite actors, such as politicians, international organisations, think tanks, philanthropic donors, and consultancy firms. In contrast, this article uses the case of ‘harm reduction’ drug policy, an area of practice and research that is committed to valuing ‘non-elite’ actors, to show how they are frequently involved in mobilizing policy knowledge. Focusing on the role of service providers, activists and service users in the mobilization of harm reduction models, the paper discusses four key practices associated with these non-elite actors: cooperation, convergence, disobedience and display. The article argues that the deep involvement of relatively non-elite actors in mobilizing harm reduction policies means that multi-disciplinary scholarship would be enriched by going ‘into the ordinary’ in a wide range of policy contexts.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0100,056
Communication savante0,0180,019
Science ouverte0,0010,023
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeQualitatif
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

Citations44
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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