Falling Down Before the Divine Right of Experts? Exploring the significance of epistemic communities in multi-level governance arrangements
Notice bibliographique
Résumé
Public policy is increasingly made and governed using experts across many levels of ‘governance’ – from the international to the local. But how experts influence the design of this ‘multi-level’ governance is not well understood. This thesis investigates this puzzle by examining how groups of experts, conceptualised as ‘epistemic communities’, and those processes of multi-level governance influence each other. But the design of those processes can also be influenced by matters such as national identity. Therefore, the thesis also explores the extent to which experts holding a linguistic cultural identity, which highlights the importance of language and associated culture, influences the epistemic community-multi-level governance relationship. This study uses a specific definition of expertise to describe epistemic communities, which concerns the mastery of the language and practice of a field of knowledge, to make an original contribution to the literature. A further important contribution is made by examining the relationship between epistemic communities and multi-level governance in new settings. The cases of the development of the Loi sur le patrimoine culturel and the Historic Environment (Wales) Act in Québec and Wales show the usefulness of cultural heritage policy in these territories for understanding the two concepts. Epistemic communities were found to ‘frame’ policy problems, especially those that were technical or uncertain, in ways that created demands for more expertise. The design of multi-level policymaking processes was shown to be frequently shaped by these frames to different extents. Linguistic cultural identity shaped epistemic community actions too, at times, especially when it was perceived as politically relevant. This influenced multi-level policymaking designs primarily by reducing the number of different actors and different fields of knowledge represented. The findings imply that experts can be very important for shaping the design of policymaking processes but that this may limit their effectiveness and legitimacy.
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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 | 0,030 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,055 |
| Communication savante | 0,017 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».