Re-thinking the coronavirus pandemic as a policy punctuation: COVID-19 as a path-clearing policy accelerator
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article joins with others in this special issue to examine the evolution of our understanding of how the coronavirus disease (COVID)-19 pandemic impacted policy ideas and routines across a wide variety of sectors of government activity. Did policy ideas and routines transform as a result of the pandemic or were they merely a continuation of the status quo ante? If they did transform, are the transformations temporary in nature or likely to lead to significant, deep and permanent reform to existing policy paths and trajectories? As this article sets out, the literature on policy punctuations has evolved and helps us understand the impact of COVID-19 on policy-making but tends to conflate several distinct aspects of path trajectories and deviations under the general concept of “critical junctures” which muddy reflections and findings. Once the different possible types of punctuations have been clarified, however, the result is a set of concepts related to path creation and disruption—especially that of “path clearing”—which are better able to provide an explanation of the kinds of policy change to be expected to result from the impact of events such as the 2019 coronavirus pandemic.
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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 | 0,017 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,046 |
| Communication savante | 0,018 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».