The ecology of open innovation units: adhocracy and competing values in public service systems
Notice bibliographique
Résumé
There have been concerted efforts to encourage innovation and to foster a more innovative and “open” culture to government and public service institutions. Policy and service innovation labs constitute one part of a broader “open innovation” movement which also includes open data, behavioral insights, digital services, data science units, visualization capabilities, and agile and lean methods. This article argues that we need to step back and better understand these “ecologies” of innovation capabilities that have emerged across public service institutions, and to recognize that as fellow “innovation” traveling companions they collectively seek to transform the culture of government and public service institutions, producing more effective, efficient and tailored policies and services. This article introduces analytic frameworks that should help locate policy and innovation labs amidst these other innovating entities. First, it delineates the various units and initiatives which can be seen as committed to new ways of working and innovating in public service institutions, often relying on “open innovation” rhetoric and approaches. Second, it shows how – despite the diversity among these entities – they nevertheless share similar attributes as “adhocracies” and are located as part of a broader movement and class of organizations. Third, we locate these diverse OI entities amidst broader public service systems using the Competing Values Framework. Fourth, this article situates the challenges confronting OI units developing and sustaining or broadening niches in public service systems. Finally, it identifies future research questions to take up.
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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 | 0,018 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,108 |
| Communication savante | 0,027 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».