British Columbia’s Fast Ferries and Sydney’s Airport Link: Partisan Barriers to Learning from Policy Failure
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Policy learning, where experiences from other jurisdictions and time periods inform decision-making, has been suggested as a way to improve policy outcomes – or at the very least, to improve a government's ability to predict the outcomes of its own policy decisions (Mossberger and Wolman, 2003, 430). Policy failures might therefore seem to have an especially prominent place in the learning process, as examples of instruments and ideas to avoid. Nonetheless, episodes in which failure did not lead to lessons learned or to improved public policy are abundant. The implication of this non-learning from failure is that there are situations in which the consequences of failure may not be a strong enough deterrent to prevent failure from re-occurring. In this chapter, we explore one such situation, in which the incentives of partisanship can encourage a government to actively seek to exacerbate an existing policy failure rather than to repair it. Under these circumstances, the certain benefits of shaming the political opposition outweigh any potential rewards of improving specific policy outcomes. Using the cases of British Columbia's fast ferries and the Sydney Airport Rail Link, we develop a scenario in which policy failure leads not to policy learning but rather to deliberately increased failure. While democratic governments have long been thought to endeavour to improve social outcomes, at least for particular groups or individuals (Downs, 1962), in some cases incentives can exist for governments to do more harm than good. To this end, we will examine two cases of policy failure in the late 1990s in the transportation sector. The first case explores an effort by the British Columbia Ferry Corporation (BC Ferries), a public provider of marine transportation on Canada's west coast, to introduce a fleet of high-speed aluminium catamaran ferries (the ‘fast ferries’), and the second investigates a public– private partnership scheme to build and operate an urban rail link between the central business district and the airport in Sydney, Australia (the Sydney Airport Link).
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».