Public sector innovation and wicked problems in Asia: From reactive to proactive governance
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has become a catalyst for governments to break away from complacency and innovate at unprecedented speeds. By analyzing 15 cases of public sector innovation (PSI) in response to the pandemic, using the OECD Framework on Facets of Innovation across India, Singapore, and South Korea, we find that the crisis clearly pushed public sector organizations (PSOs) across Asia away from top-down and incremental approaches to PSI toward bottom-up and transformative approaches. We also find that countries adopt innovation facets differently based on their existing PSI capabilities, which we conceptualize as PSI maturity. Countries with less PSI maturity tend to innovate along the Reactive Axis, which extends between the Mission-oriented and Adaptive Innovation facets, whereas countries with higher PSI maturity tend to innovate along the Proactive Axis, which extends between the Enhancement-oriented and Anticipatory Innovation facets. We also find that collaboration and digitalization were key catalysts for PSI across all 15 cases studied. The article highlights limitations and areas for further research, and concludes with policy directions to help PSOs better equip themselves for future crises.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| 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 ».