Calibration and specification in policy practice: Micro-dimensions of policy design
Notice bibliographique
Résumé
Three aspects of policy success -programme implementation, policy solution feasibility and political legitimacy and support -need to be at the front of mind when policies are formulated.Many uncertainties endemic to policy-making surround these issues and present considerable public management challenges.Many of these problems, however, are linked to the poor conceptualization and understanding of policy content on the part of policy-makers, something for which policy scholars must share some blame.This is especially true with respect to the existing literature on the micro-level aspects of policies; the level at which goals and policy instruments are concretely implemented in the form of specific policy targets and tool calibrations.While these latter subjects have been examined in the past by luminaries such as Eleanor Ostrom, Guy Peters, Peter Hall and Lester Salamon, their insights into this level of policy-making have been glossed over in the mainstream policy sciences and the significance of their work for real-world policy analysis insufficiently appreciated.This article sets out a framework of policy calibrations and specifications that reconciles and incorporates these insights in order to enhance the chances of policy success through improved policy design.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,213 | 0,285 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,060 |
| Communication savante | 0,031 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».