Towards a Systematic Understanding of How to Institutionally Design Scientific Advisory Committees
Notice bibliographique
Résumé
Scientifically-derived insights are often held as requirements for defensible policy choices. Scientific advisory committees (SACs) figure prominently in this landscape, often with the promise of bringing scientific evidence to decision-makers. Yet, there is sparse and scattered knowledge about what institutional features influence the operations and effectiveness of SACs, how these design choices influence subsequent decision-making, and the lessons learned from their application. The consequences of these knowledge gaps are that SACs may not be functioning as effectively as possible. The articles in this special journal issue of Global Challenges bring together insights from experts across several disciplines, all of whom are committed to improving SACs’ effectiveness worldwide. The aim of the special issue is to inform future SAC design in order to help maximize the application of high-quality scientific research for the decisions of policymakers, practitioners, and the public alike. In addition to providing an overview of the special issue and a summary of each article within it, this introductory essay presents a definition of SACs and a conceptual framework for how different institutional features and contextual factors affect three proximal determinants of SACs’ effectiveness, namely the quality of advice offered, the relevance of that advice, and its legitimacy.
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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 | 0,539 | 0,563 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,044 |
| Communication savante | 0,050 | 0,046 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,005 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».