Collaborative innovation in the public sector and the policy design dilemma: a promising analytical perspective
Notice bibliographique
Résumé
Collaborative Public Sector Innovation (CPSI) is emerging as a new concept aimed at transforming public sector policymaking in a post-New Public Management (NPM) world. It harnesses the potential of emerging governance networks to foster innovation and generate public value. Despite a growing interest among public policy and public administration scholars, CPSI remains an underexplored framework for public sector innovation, particularly regarding its relevance to policy design. This article evaluates this emerging theoretical framework and offers recommendations to advance the analysis of CPSI as a novel approach to public sector reforms. Drawing on the findings from the articles comprising this special collection, it also highlights the theoretical, analytical, and empirical challenges that lie ahead for the consolidation of CPSI, encouraging debate among both academics and policy practitioners. The discussion, structured around a set of identified challenges for the development of CPSI, reflects not only on the concept itself and the theories that support this emerging post-NPM approach to public administration reforms, but also on its relationships with policy design and policy implementation. Additionally, the article examines the added value that specifically designed arrangements should bring to public sector innovation outputs and outcomes.
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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 | 0,037 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,079 |
| Communication savante | 0,033 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».