Procedural Policy Tools and the Temporal Dimensions of Policy Design
Notice bibliographique
Résumé
In recent years work on policy design and instrument choice has advanced towards a better understanding of the nature of policy mixes, their dimensions, and the trade-offs between choices of tools, as well as the identification of basic design criteria such as coherence, consistency and congruence among policy elements. However, most of this work has ignored the temporal dimension of mixes or has studied this only as an important contextual variable affecting instrument choices, for example, highlighting the manner in which tools and mixes often evolve in unexpected or unintended ways as they age. This ignores the important issue of the intentional sequencing of tools as part of a mix design, either in terms of controlling spillovers which emerge as implementation proceeds, ratcheting up (or down) specific tool effects like stringency of implementation and public consultation as time passes. This article reviews existing work on the unintentional sequencing of policy activity as well as the lessons which can be derived from the few works existing on the subject of intentional sequencing. In so doing, it helps define a research agenda on the subject with the expectation that this research can improve the resilience and robustness of policies over time.
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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 | 0,063 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,036 |
| Communication savante | 0,017 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».