Koers houden in turbulentie: De rol van de rijksoverheid op het gebied van infrastructuur en milieu internationaal vergeleken
Bibliographic record
Abstract
Caspar van den Berg, Frits van der Meer, Marije van Mannekes, Danielle van Osch, Jan Porth en Arjen Schmidt hebben een omvangrijk internationaal-vergelijkend onderzoek uitgevoerd naar de veranderde rol van de overheid in België/Vlaanderen, Canada, Denemarken, Duitsland, Finland, Frankrijk en het Verenigd Koninkrijk.\nDe afgelopen decennia is de rol van de overheid, en de taakverdeling tussen overheid, burgers en bedrijfsleven sterk veranderd. New Public Management, joined-up government, de voorwaardenscheppende staat en de participatie samenleving zijn voorbeelden van modellen die door de tijd heen gebruikt zijn om die veranderende rol en stijl van de overheid, te duiden en legitimeren.\n\nMaar, wat weten we nu eigenlijk over deze vernieuwing en verandering van de rol van de nationale overheid in internationaal verband? Hoe uniek is Nederland in haar uitdagingen en aanpak, of zijn de problemen en oplossingen universeel voor de landen om ons heen? In opdracht van het Ministerie van Infrastructuur en Milieu deden de bestuurskundigen onderzoek naar deze vraag in zeven relevante vergelijkingslanden.\n\nHet boek is opgebouwd uit een korte historische en conceptuele inleiding, empirische studies naar de zeven landen, een analyse van de sectorspecifieke vernieuwing en verandering binnen de domeinen infrastructuur en milieu, en tot slot een conclusie met een duiding van de grote lijnen.\nHet boek laat zien hoe dezelfde problemen zich per land in een andere gedaante in een andere context voordoen. Geslaagde en minder geslaagde experimenten uit andere landen geven inzicht en inspiratie voor de Nederlandse bestuurspraktijk. Zo wordt duidelijk dat een overheid die verantwoordelijkheden wil overhevelen naar het maatschappelijke en private domein, zonder burgers in de kou te laten staan, daarin geleidelijk moet investeren om kennis en capaciteit op te bouwen. Het afstoten van taken met alleen kostenbesparingen als oogmerk leidt vaak tot een verarming van dienstverlening, en verslechterde relaties tussen de overheid en de samenleving.\n\nHet resultaat van het onderzoek is een omvangrijk boek, uitgegeven door het CAOP, het kennis en dienstencentrum op het gebied van arbeidszaken in het publieke domein, gevestigd in Den Haag.
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.005 |
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".