Beyond “misery research”-- new opportunities for implementation research, policy and practice1
Notice bibliographique
Résumé
Reflecting on a litany of failed expectations, dashed hopes and misjudged implementation processes, Swedish scholar Bo Rothstein dubbed the first quarter century of implementation research as “misery research, a pathology of social sciences.”2 The complex and multi-faceted nature of the policy implementation process now is a taken-for-granted among researchers, policymakers and practitioners. However, although complaints that “change is hard ” and “change takes time ” today produce rolled-eyed responses from policy analysts and policy makers alike, these responses were not anticipated in the early 1970s, when policy was expected to be more or less self-implementing, given necessary resources, regulation and resolve. This paper first takes a look at the domains of “misery research ” generally and in education in particular to draw lessons from the experiences of researchers, policymakers and practitioners during the 25 year period from approximately 1970-1995. It then looks beyond misery research to consider how the lessons of that period offer new opportunities to better understand implementation and the process of change in education, and how that understanding might lead to more effective education policies and practices.
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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 | 0,337 | 0,250 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,099 |
| Communication savante | 0,035 | 0,088 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; 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 ».