Policy‐making, policy‐taking, and policy‐shaping: Local government responses to the COVID‐19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The COVID‐19 pandemic has challenged nations states across the world. They have implemented lockdown and social distancing and with the development of vaccines have gone to great lengths to build herd immunity for their populations. As place managers, local government has played a variety of roles supporting central government edicts related to social distancing and supporting local businesses impacted by lockdowns. The research reported here comparing the role local government has played in Australia, Canada, Italy, and New Zealand shows that they have at different times and for different issues been policy takers from central government, policy shapers, and policy makers adapting national strategies. Local government plays an important complementary role with central governments in both unitary and federal systems of government. The paper contributes to the literature on multi‐level governance, place‐based decision‐making, and disaster and emergency management by offering a framework for analysing municipal roles in crises management both in their relationship with higher layers of government and in their acting as locally placed organisations. Points for practitioners Cross‐national study: Australia, Canada, Italy, and New Zealand. Examination of local government responses to COVID‐19 pandemic as policy makers, takers, or shapers. Comparison of federal and unitary states.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».