Enhancing Policy Capacity for Better Policy Integration: Achieving the Sustainable Development Goals in a Post COVID-19 World
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
The adoption of the Sustainable Development Goals (SDGs) by the UN, in 2015, established a clear global mandate for greater integrated policymaking, but there has been little consensus on how to achieve them. The COVID-19 pandemic amplified the role of policy capacity in mounting this kind of integrated policy response; however, the relationship between pre- and post-pandemic SDG efforts remains largely unexplored. In this article, we seek to address this gap through a conceptual analysis of policy integration and the capacities necessary for its application to the current SDG situation. Building on the literature on policy design, we define policy integration as the process of effectively reconciling policy goals and policy instruments and we offer a typology of policy integration efforts based on the degree of goal and instrument consistency including: policy harmonization, mainstreaming, coordination, and institutionalization. These forms of policy integration dictate the types of strategies that governments need to adopt in order to arrive at a more coherent policy mix. Following the dimensions of policy capacity by Wu et al. (2015), policy capacities are identified that are critical to ensuring successful integration. This information, thus, contributes to both academic- and policy-related debates on policy integration, by advancing conceptual clarity on the different, and sometimes, diverging concepts used in the field.
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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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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