Navigating Co-Production: A Complexity-Informed Volunteer Ethnography of Social Enterprise Policy in Nova Scotia
Notice bibliographique
Résumé
What happens when stakeholders from across sectors team up to design and implement public policy? Spoiler alert: It can be messy, innovative, dramatic and inspiring. This thesis explores the experiences and perspectives of key stakeholders, including my own, as we contributed to the co-production of public policy related to the social enterprise sector in Nova Scotia, Canada. After characterizing the co-production process as a complex adaptive system, this qualitative research employed volunteer ethnography across three organizations with 19 semi structured interviews. Participants included key stakeholders from multiple sectors who played a role in co-producing the Advancing Social Enterprise in Nova Scotia strategy. Findings indicate that co-production is heavily influenced by territorial dynamics, institutional and individual path dependencies, and the inherent role fluidity of co-producers as they juggle the “multiple hats” they wear, at times balancing individual and organizational interests with collective policy objectives. The findings highlight territoriality as a critical factor in the co-production process, underscoring the importance of recognizing and mitigating its effects to ensure effective collaboration. This research makes three key contributions: (1) it provides the first empirical integration of co-production, territoriality, and complex adaptive systems (CAS); (2) it offers new theoretical insights into the emergent, non-linear nature of co-production processes; specifically territoriality; and (3) it presents practical policy recommendations to enhance stakeholder collaboration in co-production initiatives: specifically the value of a CAS lens to shape and monitor the co-production engagement from design through closing phases.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».