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Enregistrement W4294553886 · doi:10.1017/s0008423922000324

Assessing the Promise and Performance of Agencies in the Government of Canada

2022· article· en· W4294553886 sur OpenAlexaffabout
Carey Doberstein

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Political Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Policy and Administration Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMandatePublic administrationGovernment (linguistics)Microdata (statistics)AutonomyPublic relationsPublic servicePolitical scienceWork (physics)Service delivery frameworkBusinessService (business)SociologyMarketingLawCensus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Canada has not escaped trends in most liberal democracies with the rapid growth of agencies created by government to deliver public goods, often justified on elements of their mandate—service delivery, adjudication of disputes, regulatory oversight, among others—benefiting from an arm's-length relationship to the government of the day. Yet Canadian studies of this phenomenon remain mostly absent from the robust comparative literature theorizing and documenting the emergence of widespread “agencification” and its relationship to performance. This article draws on the Government of Canada's Public Service Employee Survey (PSES) microdata from 2017 to test key hypotheses advanced by proponents of agencification, specifically that agencies are more innovative, autonomous and efficient public organizations. We discover that those working in agencies generally report less climate of innovation and less work autonomy than those working in departments, though some types of agencies—namely regulatory and parliamentary ones—defy these trends.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,307 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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