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Enregistrement W4300070097 · doi:10.51952/9781847425515.ch001

Introduction

2002· book-chapter· en· W4300070097 sur OpenAlexaboutno aff
Martin Powell

Notice bibliographique

RevuePolicy Press eBooks · 2002
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policy and Reform Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A central concern of the New Labour government was to modernise the welfare state. Welfare reform featured heavily in the 1997 Manifesto, and it has been a major feature of government policy ever since (for example, Powell, 1999; Burden et al, 2000; Timmins, 2001). The main aim of this text is to evaluate the welfare policies of the first term of the New Labour government (1997-2001). It is concerned with evaluation of policy rather than evaluation for policy. The government has invested heavily in the latter, commissioning a significant amount of research with the main aim of improving the policy process. For example, it has set up many area-based policies such as Action Zones in education, health and employment. Changes in these zones are evaluated in order to ‘mainstream’ any improvements to the national level. Similarly, policies such as the New Deal have been subject to evaluation (see Chapters Five and Ten of this volume). Moreover, it has encouraged evidence-based approaches in health, education and social care in order to determine ‘what works’ (for example, Davies et al, 2000). However, this text is concerned with evaluation of policy. There is a rapidly growing literature that examines the changes that New Labour has made to social policy. Some of this literature is implicitly evaluative in that it gives a broadly positive (for example, Glennerster, 1999) or negative (for example, Hay, 1999; Burden et al, 2000; Critical Social Policy, 2001) verdict on the changes. However, there is much less material that is explicitly evaluative in that it gives a clear verdict (for example, Glennerster, 2001;Toynbee and Walker, 2001; Boyne et al, 2003: forthcoming).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,761
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,252 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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