El ethos del aprendizaje institucional en Canadá: entre la modernidad y la postmodernidad
Bibliographic record
Abstract
El trabajo presenta los resultados preliminares de una investigacion efectuada en Canada, en el periodo agosto-septiembre de 2003, que forma parte de un estudio comparativo con otros paises para examinar los actores, procesos e interacciones que intervienen en la formulacion de politicas publicas y el desarrollo de capacidades de aprendizaje en instituciones y organizaciones publicas. En la investigacion se muestran las logicas de actuacion de los actores, asi como sus perspectivas y practicas en los procesos de formulacion de la agenda publica en Canada. Se utilizan tecnicas documentales, discusiones en seminarios, entrevistas y observacion. Los hallazgos muestran procesos diferenciados en practicas organizativas e institucionales de actores tradicionales y emergentes en la formacion de las agendas publicas, que definen dos grandes temas: la diferenciacion del gobierno y la politica y la reinstitucionalizacion de sus reglas en el ambito local, expresando las tensiones entre dos formas de filosofia de gobierno que se debaten entre el neopragmatismo de los sectores emergentes demandantes de una nueva governanza y las formas de gobierno colaborativo de mercado, implementadas por los actores tradicionales, quienes plantean el buen gobierno publico. En la gestion publica local se expresa el municipio como punto de interseccion entre la gestion de la politica y el gobierno, que incorporan experiencias de aprendizaje de redes comunitarias, que sugieren un nuevo lenguaje hermeneutico en la administracion de los municipios.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.022 | 0.034 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".