Assessing Instrument Mixes: Methodological Issues in Contemporary Implementation Research
Notice bibliographique
Résumé
Theories of policy instrument choice have gone through several ‘generations ’ as theorists have moved from the analysis of individual instruments to comparative studies of instrument selection and the development of theories of instrument choice within implementation ‘mixes ’ or ‘governance strategies’. Current “next generation ” theory on policy instruments centres on the question of the optimality of instrument choices. However, empirically assessing the nature of instrument mixes is quite a complex affair, involving considerable methodological difficulties and conceptual ambiguities related to the definition and measurement of policy sector and instruments and their interrelationships. Using materials generated by Canadian governments, this paper examines the practical utility and drawbacks of three techniques used in the literature to inventory instruments and identify instrument ecologies and mixes: the conventional ‘policy domain ’ approach suggested by Burstein (1991); the ‘programme ’ approach developed by Rose (1988); and the ‘legislative ’ approach used by Hosseus and Pal (1997). The paper suggests that all three approaches must be used in order to develop even a modest inventory of policy instruments, but that additional problems exist with availability and accessibility of data, both in
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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 | 0,615 | 0,804 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,039 |
| Communication savante | 0,026 | 0,040 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».