Avoiding a Panglossian Policy Science: The Need to Deal with the Darkside of Policy-Maker and Policy-Taker Behaviour
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Current work on policy design typically views policy-making as an activity on the part of well-intentioned governments desiring to serve the public interest by marshaling accurate evidence in a dispassionate, technical way in the attempt to address and resolve public problems. Even those studies which do note the political and power-based nature of many aspects and instances of policy-making still hold out hope that these “distortions” can be corrected and effective policy solutions emerge from policy deliberations. While this optimism is laudable, such thinking does a disservice to policy design and policy studies by failing to address head-on the possibilities, often observed in policy-making practice, that policy-makers may be driven by malicious or venal motivations rather than socially beneficial or disinterested ones and that policy targets also have proclivities and tendencies towards activities such as gaming, free-ridership and rent-seeking that must be curbed if even well-intentioned policies are to achieve their aims. This paper addresses both these issues and the state of the policy design literature on the causes, consequences and correctives for such behaviour. It proposes a new research agenda dealing with this “dark side” of policy behaviour and the manner in which policy designs can include procedural policy tools in order to deal with these problems.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle