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Enregistrement W2976599481 · doi:10.32920/23739369.v1

Social Innovation Labs: A Neoliberal Austerity Driven Process or Democratic Intervention?

2023· article· en· W2976599481 sur OpenAlexaffabout
Meghan Joy, John Shields, Siu Mee Cheng

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovative Approaches in Technology and Social Development
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAusterityMarketizationNeoliberalism (international relations)DemocratizationPoliticsContext (archaeology)Political sciencePublic administrationSocial policyCitizen journalismSociologyDemocracyPolitical economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Social Innovation Labs (SILs) are a recent policymaking development that are spreading rapidly in many different countries. SILs are said to address difficult and complex social policy problems that have been resistant to solutions. To date, there has been limited scholarly analysis of SIL development, with many questions in need of critical policy assessment. This paper seeks to conceptualize SILs in the Canadian context by mapping the sector and exploring how these labs fit within the broader ecosystem of policy innovation. We consider why SILs have become so popular in this particular socio-political moment. We contend that the SIL trend speaks to a dual and contradictory desire on the part of governments for more participatory policymaking and cost saving. Thus, while SILs may create opportunities for the democratization of social policy, they are also motivated by efforts to do more with less in an environment shaped by austerity and neoliberalism. This suggests that SILs could equally result in the marketization and depoliticization of social policy. This paper highlights these tensions conceptually with the purpose of guiding empirical studies that explore how these contradictions may manifest in policy practice and perhaps offer openings for policy that addresses both the roots and symptoms of complex social policy problems.</p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,545

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,264 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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