Favoriser l’innovation dans l’élaboration des politiques : un nouveau rôle pour les politiciens
Bibliographic record
Abstract
Dans de nombreux pays occidentaux, l’innovation dans le secteur public grimpe au sommet des préoccupations de la recherche et des réformes. L’innovation est de plus en plus vue comme l’une des principales manières d’améliorer l’efficacité et le rendement de la prestation des services publics, mais la nécessité de l’innovation sur le plan des politiques a été largement ignorée. Elle représente pourtant un aspect crucial de l’innovation dans le secteur public. De nouvelles avenues au sein de la théorie de l’innovation et de la théorie de la gouvernance soulignent le rôle important de la collaboration dans la promotion de l’innovation, tant dans le secteur public que privé. Cependant, les efforts consentis afin d’augmenter la capacité du secteur public à mettre en oeuvre des projets de collaboration innovante en matière de politiques nécessitent le développement d’un nouveau rôle pour les politiciens, comme l’illustrent deux études de cas danois portant sur de tels projets et présentées dans cet article.
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 | 0.015 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.028 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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".