FORESIGHT FRONTLINES: GLOBAL INSIGHTS ON STRATEGIC FORESIGHT INPOLICY MAKING
Notice bibliographique
Résumé
In an era marked by volatility, uncertainty, complexity, and ambiguity (VUCA) (Bennis and Nanus, 1985), governments worldwide are increasingly turning to strategic foresight to anticipate and shape future challenges and opportunities. This paper presents a secondary research analysis of the institutionalization and application of strategic foresight in policy-making across diverse geopolitical contexts. By examining governmental foresight frameworks, national foresight programs, and policy innovation labs from countries including Finland (Heo and Seo, 2021) (OECD, 2022), Singapore (CSF, n/a), Canada (Government of Canada, 2022), and the European Union (European Commission, 2020), the study identifies common patterns, enabling conditions, and obstacles in embedding foresight into governance structures. The research also explores the varied cultural, political, and administrative lenses through which foresight is interpreted and operationalized, offering a comparative perspective on its effectiveness and impact. Ultimately, the paper proposes a typology of foresight adoption in policy-making and offers reflections on how global practices can inform more anticipatory and resilient governance. This contribution aims to enrich the discourse on strategic foresight as a critical competency for future-ready policy development.
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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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,020 |
| Communication savante | 0,013 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».