Dealing With Policy Nexuses Through Policy Integration: Governance Strategies and the Policy Capacities Needed to Meet UN Sustainable Development Goals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The UN Sustainable Development Goals (SDGs) use indicators in an attempt to foster policy integration and coherence in order to achieve transformative societal change. But the SDGs, like their predecessor Millennium Goals, have not been entirely successful in this effort. Many studies have identified continuing challenges to integrating multiple goals in this way, linked to the complex patterns of interaction between the goals and the nature of the policy systems and subsystems in which they operate. This chapter builds on the policy design literature to argue that the main aim of the SDGs is to reconcile what are otherwise incoherent policy goals and inconsistent policy instruments in a process of policy integration. This process is made more complex in the case of this kind of “super-wicked” problem in which multiple actors face time constraints across multiple policy levels, sectors and venues. It identifies four different techniques for policy integration in such policy nexuses – policy harmonization, mainstreaming, coordination, and institutionalization – and assesses their possibilities for success in the SDG case against what is possible given the nature of the nexus and the capacity of governments to deal with it. The paper contributes to the current literature on policy integration, wicked problems, and the SDGs by further conceptualizing how integrative strategies can be better designed and implemented through capacity-building efforts aimed at developing coordinative relationships within conflict-ridden, multi-actor and multilevel cross-sectoral policy domains.
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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 | 0,035 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,033 |
| Communication savante | 0,029 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».