과학과 정책의 상호작용 과정에서 권력이나 권위가 영향을 미칠 수 있다(Soles bury 2001). 즉, 증거선택(cherry picking of evidence) 행위가 일어나는 것이다(Pawson 2006). 따라서 어떤 증거를 채택할 것인가(evidence choice), 즉 좋은 증거는 무엇인가가 중요해지고 있다. 좋은 증거는 그 자체로 상당한 위력을 가질 수 있고 불확실성을 낮출수 있으나, 질이 낮은 증거는 불확실성을 높이고 합의 가능성은 낮출 수 있다(최영준 외, 2016). 좋은 증거에 대해서는 연구자와 정책 실무자의 판단 기준이 달라질 수 있다. 먼저, 연구자들은 좋은 증거의 요건으로 연구의 엄밀성을 강조하는 경향이 있다(Gary 1998). 관련 문헌에서 좋은 증거의 기준으로 언급되는 것은 첫 째, 제안된 정책이나 결정이 의도한 결과를 유도하였는지, 둘 째, 관련 증거가 얼마나 체계적으로 분석되었는지이다. 연구자들은 질적 분석 보다 양적 분석을 더 엄밀한 연구로 간주하는 경향이 있으며, 체계적 메타연구나 무작위대조군 연구를 가장 상위의 증거로 간주하는 경향이 있다(Rutter, 2010). 무작위대조군 연구 방법은 다른 조건이 동일한 상황에서 처치가 달라짐으로써 발생하는 효과의 크기를 진정한 효과로 파악할 수 있다는 점에서 상위의 증거력을 인정받는다고 볼 수 있다. 그러나 이러한 무작위 대조군 연구는 실제 정책 과정에 적용할 수 없거나 맥락에 의해 제약을 받는 경우가 많다는 점에서 한계가 있다.
과학과 정책이 서로 영향을 줄 때, 권력과 권위의 증거선택 행위가 발생한다. 좋은 증거는 위력을 갖고 불확실성을 낮춘다. 정책 실무자와 달리 연구자는 엄밀성에 따라 의도된 결과의 유도와 체계성을 추구하며 양적인 연구, 체계적인 메타연구, 무작위대조군 연구를 선호한다. 무작위 대조군 연구는 다른 조건의 통제 후, 처치에 의해 발생하는 효과의 크기를 측정하는데 현실 적용이 어렵고 맥락상 제약이 있다.