Public Capacity, Plural Forms of Collaboration, and the Performance of Public Initiatives: A Configurational Approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We assess conditions that explain plural forms of public and private action using a comparative study of 24 public initiatives in Brazil, India, and South Africa. Measuring performance as evidence of positive outcomes to their target populations, we compare cases of high and low performance. Our configurational approach examines combinations of conditions leading to positive outcomes: public operational capacity, diverse collaborations nurtured by public units (with for-profit firms, with nonprofit organizations, and with other units in the public bureaucracy), and stakeholder orientation (permeability to multiple sources of input to design and adjust the project). We apply fuzzy set qualitative comparative analysis to unveil configurations consistent with high performance. Our configurational analysis reveals two distinct paths to high performance. A path with higher private engagement involves concurrent collaborations with for-profit and nonprofit actors, whereas an alternative path with higher internal (public) engagement relies on collaborations within the public bureaucracy complemented by high permeability to inputs from multiple stakeholders. Our results also confirm that strong public capacity is necessary in all high-performance configurations. An important implication is that externalization and multiple forms of collaboration are not substitutes for weak governments. Furthermore, our configurational perspective contributes to the literature by operationalizing a multiple-actor, multiple-logic perspective describing alternative paths to high performance.
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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 | 0,013 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,026 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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.
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 ».