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Enregistrement W2971409780 · doi:10.1108/fs-11-2018-0093

“Mainstreaming” foresight program development in the public sector

2019· article· en· W2971409780 sur OpenAlexaff
Scott Janzwood, Jinelle Piereder

Notice bibliographique

Revueforesight · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueComplex Systems and Decision Making
Établissements canadiensBalsillie School of International AffairsUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFutures studiesBenchmarkingPublic sectorMainstreamingGovernment (linguistics)Process managementOriginalityMaturity (psychological)BusinessPublic relationsKnowledge managementManagement scienceEconomicsMarketingPolitical scienceComputer scienceSociologyQualitative researchSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper aims to develop a framework for benchmarking the maturity of public sector foresight programs and outlines strategies that program managers can use to overcome obstacles to foresight program development in government. Design/methodology/approach The public sector foresight benchmarking framework is informed by a bibliometric analysis and comprehensive review of the literature on public sector foresight, as well as three rounds of semi-structured interviews conducted over the course of a collaborative 18-month project with a relatively young department-level foresight program at the government of an Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) country. The paper frames public sector organizations as “complex adaptive systems” and draws from other government initiatives that require fundamental organizational change, namely, “gender mainstreaming”. Findings Nascent or less mature programs tend to be output-focused and disconnected from the policy cycle, while more mature programs balance outputs and participation as they intervene strategically in the policy cycle. Foresight program development requires that managers simultaneously pursue change at three levels: technical, structural and cultural. Therefore, successful strategies are multi-dimensional, incremental and iterative. Originality/value The paper addresses two important gaps in the literature on public sector foresight programs by comprehensively describing the key attributes of mature and immature public sector foresight programs, and providing flexible, practical strategies for program development. The paper also pushes the boundaries of thinking about foresight by integrating insights from complexity theory and complexity-informed organizational change theory.

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)0,061
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,112
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,323

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0610,112
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0080,012
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeSans objet
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

Citations38
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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