Policy innovation lab scholarship: past, present, and the future – Introduction to the special issue on policy innovation labs
Notice bibliographique
Résumé
The past decade has seen a rapid rise in the number of policy innovation labs (PILs). PILs that are found both inside and outside of government address a wide range of social issues. Many PILs share a few distinct common characteristics: a commitment to the design-thinking methodology, a focus on applying experimental approaches to testing and measuring the efficacy of comprehensive public policy and intervention program prototypes, and the use of user-centric techniques to stakeholders in the design process. In this introduction to the special issue on PILs, we begin by taking stock of the policy lab literature published to date by providing an overview of 70 related publications (peer review articles, book chapters, theses, reports, and catalogs) and the extent that they engage the policy literature. This review demonstrates the underexplored practitioner perspective, which serves as the theme for this special issue. Next, the six articles that comprise this special issue are introduced. They are written from a practitioner perspective and include contributions from Brazil, Canada, Finland, and the United Kingdom. Finally, suggestions for future research are highlighted, including the role of PILs in policy work, PILs as street-level policy entrepreneurship settings, and the need for more rigorous inferential methods.
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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,017 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,009 |
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 ».