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Enregistrement W7126252937 · doi:10.5281/zenodo.18433944

From Policy Design to Delivery Failure: Unpacking Implementation Challenges in Georgia's COVID-19 Economic Relief Program.

2025· article· en· W7126252937 sur OpenAlexaff
Davit Oboladze

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal Socioeconomic and Political Dynamics
Établissements canadiensFPInnovations
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceBeneficiaryScholarshipPolicy analysisScope (computer science)UnpackingBest practiceResource (disambiguation)Qualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article examines the implementation of Georgia’s 2020 COVID-19 cash and non-cash economic assistance program through an integrated policy implementation framework combining top-down and bottom-up approaches. Drawing on qualitative interview material, documentary analysis, and contemporaneous policy sources, the study analyses how policy design choices, institutional arrangements, and administrative practices shaped the translation of emergency economic measures into practice within a highly centralised yet operationally fragmented governance setting. The findings reveal a persistent divergence between policy formulation and administrative practice. Although the Anti-Crisis Economic Plan was formally ambitious in scope and resource allocation, weaknesses in targeting frameworks, under-specified policy instruments, and limited inter-institutional coordination constrained effective implementation. Complex and burdensome application procedures, insufficient attention to local implementation contexts, and weak feedback mechanisms reduced accessibility for key target groups, particularly self-employed individuals and small business operators, while producing uneven distributive outcomes across beneficiary categories. The analysis demonstrates that crisis-driven policy formulation, when deteched from implementation realities and frontline administrative capacities, generates short-term political responsiveness at the expense of operational coherence. The absence of collaborative policymaking structures, limited incorporation of street-level perspectives, and the prioritisation of rapid policy adoption over implementation readiness contributed to systemic weaknesses that undermined program effectiveness despite substantial fiscal commitment. By situating the Georgian case within wider debates on policy implementation failure and crisis governance, the article advances a theoretically grounded assessment of how institutional capacity and coordination arrangements shape policy outcomes in conditions of uncertainty. The study contributes to policy implementation scholarship by highlighting the institutional foundations of resilient crisis-response policymaking in transitional governance systems, with implications for the design of future emergency economic interventions.

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)0,103
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,546

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1030,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0150,029
Communication savante0,0150,009
Science ouverte0,0050,016
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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