Challenges in applying design thinking to public policy: dealing with the varieties of policy formulation and their vicissitudes
Notice bibliographique
Résumé
Policy design is a type of policy formulation activity centred on knowledge application in the creation of policy alternatives. Expected to attain public sector goals and government ambitions in an effective fashion, it can be undertaken many different ways. The current literature on policy design features an ongoing debate between adherents of traditional approaches to the subject in the policy sciences and those importing into policymaking the insights of design practices in other fields such as industrial engineering and product development: ‘design-thinking’. Issues examined in more traditional approaches to policy design are very wide-ranging and address a wide variety of formulation modalities and their strengths and weaknesses. Efforts to promote ‘design-thinking’ in the public policy realm, on the other hand, focus on policy innovation and rarely deal with issues such as the barriers to implementation, political feasibility or the constraints under which decision-making takes place. This article discusses these differences and argues adherents of design-thinking need to expand their reach and consider not only the circumstances facilitating the generation of novel ideas but also the lessons of more traditional approaches concerning the political and other challenges faced in policy formulation and implementation.
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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 | 0,147 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,167 |
| Communication savante | 0,043 | 0,043 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».