Steering in Governance: Evolutionary Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Steering has negative connotations nowadays in many discussions on governance, policy, politics and planning. The associations with the modernist state project linger on. At the same time, a rethinking of what is possible by means of policy and planning, what is possible through governance, which forms of change and which pursuits of common goods still make sense, in an era of cynicism about steering yet also high steering expectations, seems eminently useful. Between laissez faire and blue-print planning are many paths which can be walked. In this thematic issue, we highlight the value of evolutionary understandings of governance and of governance in society, in order to grasp which self-transformations of governance systems are more likely than others and which governance tools and ideas stand a better chance than others in a particular context. We pay particular attention to Evolutionary Governance Theory (EGT) as a perspective on governance which delineates steering options as stemming from a set of co-evolutions in governance. Understanding steering options requires, for EGT, path mapping of unique governance paths, as well as context mapping, the external contexts relevant for the mode of reproduction of the governance system in case. A rethinking of steering in governance, through the lens of EGT, can shed a light on governance for innovation, sustainability transitions, new forms of participation and self-organization. For EGT, co-evolutions and dependencies, not only limit but also shape possibilities of steering, per path and per domain of governance and policy.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,022 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».