Closer than they look at first glance: A systematic review and a research agenda regarding measurement practices for policy learning
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
Learning is a cognitive and social dynamic through which diverse types of actors involved in policy processes acquire, translate and disseminate new information and knowledge about public problems and solutions. In turn, they maintain, strengthen or revise their policy beliefs and preferences. Despite the conceptual and theoretical developments over the last years, concerns about the measurement of policy learning remain persistent. Based on the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analyses (PRISMA) approach, this article reports the results of a systematic review of the existing practices for measuring policy learning in the public administration and policy research. In addition to operationalizations, data sources, methods of analysis and levels of analysis, we examine how the reviewed articles deal with the processual nature of policy learning. We show that the existing measurement practices transcend the research streams on policy learning for the most part, which extends the argument developed by Dunlop and Radaelli (2018) that policy learning is an analytical framework of the policy process. Based on these results, we argue for more transparent operationalizations, discuss the strengths and weaknesses of direct and indirect measurement approaches, and call for more creativity in designing measurement methods that recognize the multilevel nature of policy learning.
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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 | 0,029 | 0,159 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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