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Enregistrement W4200357884 · doi:10.1108/ijpsm-07-2021-0161

The administrative state in food policymaking: a fait accompli

2021· article· en· W4200357884 sur OpenAlexaffabout
Margaret Bancerz

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Public Sector Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRural development and sustainability
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésState (computer science)Food policyEliteCorporate governancePublic administrationFood systemsValue (mathematics)Political scienceDevelopmental stateEconomicsFood securityPoliticsManagementAgricultureLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper analyzes scholarly literature and the development of a nonstate food strategy in Canada, the Conference Board of Canada's Canadian Food Strategy, to explore the role of the administrative state in food policymaking. Design/methodology/approach This research is based on an exploratory case study drawing data from 38 semistructured interviews, including elite interviews. It also draws on policy documents from the nonstate food strategy. Findings This paper shows that various nonstate actors, including large food industry players, identify a role for the state in food policy in two ways: as a “conductor,” playing a managing role in the food policy process, and as a “commander,” taking control of policy development and involving nonstate actors when necessary. The complex and wicked aspects of food policy require the administrative state's involvement in food policymaking, while tamer aspects of food policy may be less state-centric. Originality/value This paper fills gaps in studies exploring food policymaking processes as well as the administrative state's role in food policymaking in a governance era. It contributes to a better understanding of the state's role in complex and wicked policy domains.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0140,034
Communication savante0,0130,006
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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