Assessing policy analytical capacity in contemporary governments: New measures and metrics
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
Abstract Assessing the policy analytical capacity (PAC) of governments has suffered in the past from the anecdotal nature of most studies, leading to different evaluations of specific analytical activities and of the overall competences and capacities of governments as a whole. What is needed to advance the field is a set of metrics that can generate insights into the capabilities of different units and how changes to their and overall government capacity develop over time. Focusing on this component of policy capacity, we map and measure the distribution of policy professionals in the provincial, territorial, and federal governments in Canada. Our measures are tested against two major findings regarding PAC: first that variation among governmental PAC varies by size of the civil service, with smaller jurisdictions likely to have less capacity, and second, that concentration of professionals in specific issue areas underscores that area's political and/or policy salience to the government concerned. Both measures prove robust in assessing Canadian government activities in these areas. Points for practitioners Policy capacity is acknowledged as a significant perquisite for policy success. While some general frameworks exist highlighting policy relevant competences and capabilities important to policy success, how to measure these remains under‐investigated. Focusing on policy analytical capacity, this paper draws on the literature on policy professionals to develop two measures of this component of policy capacity linked to the extent to which an agency focuses on analysis and the proportion of their staff who work on the subject compared to other agencies. The measures are deployed in an illustrative case of Canada and Canadian governments at the territorial, provincial, and federal level which confirms their utility and robustness as indicators of the different levels of analytical capacity different agencies employ.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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