Collaboration in public services : the challenge for evaluation
Notice bibliographique
Résumé
The International Group for Policy and Program Evaluation (INTEVAL) serves as a forum for scholars and practitioners of public policy to discuss ideas and developments as a community dedicated to enhancing the contribution of evaluation to government. From the group's studies has emerged a concern with the impact of public management reforms. Collaboration in Public Services examines collaboration in the delivery of public policies and identifies the challenges for policy and program evaluation. Written by a mix of academics, program managers, evaluators, and auditors, this volume explores the forms and challenges of collaboration in different national contexts. Chapter 1 introduces the notion and manifestations of collaboration and discusses emerging issues. Chapter 2 examines partnerships and networks of public service delivery. Chapter 3, drawing on Dutch and British data, reveals the QUANGO as both a collaborative end and means. Chapter 4 analyzes Israel's push to enhance collaboration with voluntary organizations. Chapter 5 examines the Canadian and Danish experiences. Chapter 6 suggests that the creation of markets to improve quality has not been totally successful at least in Nordic countries. Chapter 7 suggests that traditional service values such as trust and parliamentary accountability are challenged by the complexity of collaboration, but, using illustrations from Canada and other OECD countries, argues that results-based governance can increase trust, flexibility, and empowerment. Chapter 8 demonstrates from Dutch and Canadian experiences that auditor responses to collaborative delivery tend to overlook traditional roles as guardians of accountability on behalf of parliaments. Chapter 9 deliberates the efficacy of programs involving multiple partners. Chapter 10 discusses the lessons and challenges of evaluation and collaborative government.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».