Invisible actors: Understanding the micro‐activities of public sector employees in the development of public–private partnerships in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Public–private partnerships (P3s) have continued to grow in importance both as an alternative infrastructure delivery model and a management practice in many jurisdictions and across institutional contexts. This study draws on theinstitutional workperspective to investigate the nature and form of micro‐activities that interact to cement a policy through the examination of the implementation of P3s as a management practice. The study advances our understanding of how the micro‐activities of governmental agents and actors affect the development, codification, and support structures of P3s. We adopt a multi‐location, field‐based case approach and a diversified institutional setting presented by P3‐adopting regions in the United States. We deploy an institutional work perspective to identify the micro‐activities that are undertaken as part of the P3 routinisation and acceptance process. Following Perkmann and Spicer's classification, and consistent with the concept of institutional work (Lawrence & Suddaby), we find that the ordinary day‐to‐day micro‐activities undertaken by government employees, categorised aspolitical work,technical work, andcultural work, are structurally, strategically, and intentionally deployed to achieve the successful implementation of P3s. In addition, we uncover a complementary managerial micro‐activity undertaken alongside institutional work, what we termorganisational restructuring, as part of the composite of activities that facilitate a successful P3 implementation. We suggest that the nature, extent, and impact of ordinary government employee micro‐activities on the implementation and acceptance of P3s deserve further empirical inquiry.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».