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Record W4311891310 · doi:10.3917/risa.884.0773

L’agencification revisitée : tendances dans la consolidation de l’administration centrale en Europe

2022· article· fr· W4311891310 on OpenAlexaff
Dawid Sześciło

Bibliographic record

VenueRevue Internationale des Sciences Administratives · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicPublic Policy and Administration Research
Canadian institutionsÉcole Nationale d'Administration Publique
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesRationalisationPhilosophyMathematics

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’agencification était l’un des principaux piliers des réformes du nouveau management public en Europe dans les années 1980 et 1990. La forte augmentation du nombre d’agences et l’extension de leur autonomie (notamment en ce qui concerne les agences de régulation indépendantes) ont considérablement modifié l’architecture organisationnelle des gouvernements. Cependant, lorsque l’on examine les réformes organisationnelles mises en œuvre au cours des deux dernières décennies dans les systèmes administratifs européens, on observe une tendance à la rationalisation et à la consolidation du paysage des agences. Cet article donne un aperçu des principales formes et des principaux modèles de consolidation, y compris les initiatives globales de rationalisation des agences intersectorielles et les réformes plus sélectives concernant des domaines politiques spécifiques ou des types de fonctions gouvernementales. Il explore également le contexte des réformes de consolidation, et confirme que les pressions économiques affectant les gouvernements à l’ère de l’austérité ont joué un rôle crucial dans la redéfinition de la position des agences dans la structure organisationnelle des gouvernements. Remarques à l’intention des praticiens Les agences restent le principal outil de mise en œuvre des politiques à travers l’Europe, mais la tendance à la désagencification est apparue au cours de la décennie 2010, représentée à la fois par des initiatives globales et intersectorielles réduisant le nombre d’agences, et des consolidations dans des domaines politiques spécifiques ou couvrant des agences de types spécifiques. La désagencification a été déclenchée par la crise financière mondiale de 2008, qui a accru la pression sur la réduction des dépenses administratives. Dans une moindre mesure, il s’agissait d’une réaction aux effets négatifs de l’agencification, tels que les problèmes de coordination et de pilotage, ou à l’impact ambigu de l’agencification sur l’efficacité de l’administration publique.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.912
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0040.006
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.114
GPT teacher head0.409
Teacher spread0.295 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2022
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