Spending and strategic reviews: how do crises matter?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper explores various ways in which crises and shocks are associated with spending and strategic reviews, as well as reform. Design/methodology/approach The approach taken this article is theoretical and conceptual: we delineate different kinds of spending and strategic reviews, show how crises and shocks might vary along several dimensions and infer several propositions how crises and reviews might relate to each other and reform, which can guide future empirical study. Findings While crises and shocks can precipitate spending and strategic reviews, the nature of reviews could vary significantly depending on the scale, severity and perceived time horizons of the crisis or shock and whether policymakers believe the governance environment has fundamentally shifted. Reviews can be variously more selective, comprehensive, shallow or more forward-looking, and possibly performative. Reform may not flow from reviews and could proceed without them. Research limitations/implications This study was theoretical and conceptual in nature; the resulting propositions should be the focus of comparative case-study research. Practical implications This study will provide practitioners with additional concepts and language for analyzing the nature of spending and strategic reviews, and enable practitioners to better analyze the experience of other jurisdictions when informing the design and learning from their own reviews. Originality/value This is the first theoretical exploration of how crises, shocks, reviews, and reform intersect.
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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 | 0,017 | 0,158 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».