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Enregistrement W4300074607 · doi:10.46692/9781447334927.003

The policy analysis profession in Canada

2018· other· en· W4300074607 sur OpenAlexaboutno aff
Stephen J. Brooks

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Almost 40 years ago Peter deLeon, editor of the journal Policy Sciences , made the following observation: Throughout the government and private sectors, one hardly finds any office that does not have a staff ‘policy analyst’. Newly graduated baccalaureates engrave that title on their business cards and many senior government officials view themselves primarily as analysts…Clearly, policy analysis can be seen as a growth stock. Yet the pervasiveness of the genre leads one to question the heritage, present condition, and future of the discipline and the profession. (deLeon, 1981, p. 1) Most of what deLeon wrote in his 1981 editorial remains true today. Although the number of people whose business cards proclaim them to be policy analysts is very difficult to determine, it is conceivable that in both Canada and the United States their numbers approach those for physicians or lawyers. The number of policy analysts has surely grown quite significantly since deLeon described policy analysis as a “growth stock”. However, the strong hint of scepticism that creeps into his conclusion is not entirely fair. I argue that the policy analysis profession is at least as influential as deLeon and other leaders of what was known as the policy sciences movement hoped it would become, but in ways that they did not expect and that probably would have disappointed them. Even the approximate size of the policy analysis community in Canada is unknown (Howlett, 2009). In this respect, it is quite different from the medical and legal professions which have about 80,000 (CMA, 2017) and 95,000 (FLSC, 2014) members, respectively. Unlike these professions and such others as accountants, engineers, teachers, and nurses, there is no required certification before one can be recognized by others as a policy analyst. This, of course, has to do with the fact that the policy analysis profession is not linked to any particular discipline. Someone whose business card proclaims him or her to be a policy analyst may have training in economics, criminology, public health, women's studies, international security studies or any number of disciplinary backgrounds, some of which are by their very nature multidisciplinary.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,689
Score d'incertitude au seuil0,799

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,012
Études des sciences et des technologies0,0270,013
Communication savante0,0190,004
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0090,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,002

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,536
Écart entre enseignants0,406 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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