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Enregistrement W4309001482 · doi:10.1111/1467-8500.12564

Assessing policy analytical capacity in contemporary governments: New measures and metrics

2022· article· en· W4309001482 sur OpenAlexaffabout
Andrea Migone, Michael Howlett

Notice bibliographique

RevueAustralian Journal of Public Administration · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLocal Government Finance and Decentralization
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgency (philosophy)Government (linguistics)Public economicsSalience (neuroscience)Public policyPolicy analysisPoliticsBusinessDistribution (mathematics)Public administrationEconomicsPolitical scienceEconomic growthSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,103
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,463
Score d'incertitude au seuil0,920

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,103
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0300,041
Études des sciences et des technologies0,0050,014
Communication savante0,0130,013
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,269
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,125 · 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'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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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