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Enregistrement W7005174053

POLICY NETWORKS AND COMMUNITIES IN THREE WESTERN CANADA UNIVERSITIES: NEO-INSTITUTIONAL RESPONSES TO A PAN - INSTITUTIONAL ISSUE

2003· dissertation· en· W7005174053 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2003
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCell death mechanisms and regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInstitutionInterpretation (philosophy)Government (linguistics)AutonomyProcess (computing)Social network analysisAdministration (probate law)Policy analysisPublic policy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to describe, analyze and provide and understanding of the \nprocess of policy making on an ill-defined pan institutional issue (teaching and learning \ntechnology) within three western Canadian universities in two western Canadian \nprovinces. \nThe conceptual framework informing this study was Coleman & Skogstad and Atkinson \n& Colman's policy network and community model. More abstract organizational \ntheoretical frameworks provide the basis for a post hoc interpretation of the policy \nfindings, where post critical social organization models provide a basis for further \ndevelopment of the framework capacity. \nThe study was conducted in and around three large universities or cases from a potential \nsample of over 100,000 actors. The description, analysis and interpretation of the policy \nmaking process in these cases was conducted at the actor (micro), institution or sector \n(meso) and macro (policy environment) levels. The focus was on the changing \nuniversity policy leadership found within a disaggregated state, where a broad policy \ndevelopment community was defined. Within that community, small, relatively closed \npolicy making networks were found. To create these networks, influential actors \ncoalesced from across university departments and colleges, from government agencies \nand from the administration and faculty chambers. The emergent patterns and the \ncharacteristics of these influential relationships among key policy makers, including \ninstitutional and government actors, was described and interpreted to gain a greater \nunderstanding of the autonomy and capacity of these networks as they responded to the \npressing issue of teaching and technology in today's changing university. \nAnalysis of these policy networks and communities suggests that the policy issue of \nteaching and learning technology activated actors to form certain types of relationships. \nIn the Saskatchewan case, the network emerged because low capacity and low autonomy \nactors believed that the institution needed to be seen to be keeping up with technology. \nIn the Alberta case, the networks emerged because the actors believed that the institution \nhad to increase its market share. In all cases, the networks discovered were small and \nrelatively closed to the policy community. \nFurther interpretation found that in the Saskatchewan case, stable policy networks \norganized their interests objectively with the government in a weak and codependent \npressure pluralist network. In the Alberta case, policy networks were found to organize \ntheir interests more subjectively, creating a tight concertation network positioned to \ncapture targeted government funding. A comparison of the types of policy networks and \npolicy environments found that, though university faculty members have autonomy by \nAct and collective agreements, some networks chose to organize their interests \nhierarchically and to become codependent, while other networks maintained high \nautonomy and high capacity by exercising certain key policy development \ncharacteristics. \nIn all cases, the policy development process was found to be leaderless. The significance \nof the study is that this conceptual framework does provide university sector leadership \nscholars with an understanding of ill defined, pressing pan-institutional issue \norganization in large modern universities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,863
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0370,016
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,176 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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