MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1537161629

Good Practice in the Exploitation of Innovative Strategies in Sustainable Urban Transport: City Interview Synthesis

2009· article· en· W1537161629 sur OpenAlexaboutno aff
Greg Marsden, Karen Trapenberg Frick, Anthony May, Elizabeth Deakin

Notice bibliographique

RevueeScholarship (California Digital Library) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicy Transfer and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommitContext (archaeology)Policy transferProcess (computing)Knowledge transferPublic relationsPoliticsPolitical scienceBusinessSociologyPublic administrationRegional scienceKnowledge managementGeographyComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A literature review of policy transfer in transport and cognate fields was conducted. It shows that there is little evidence on how cities learn from each other and even less on how this process occurs in the transport sector.The review identified a series of key aspects of policy transfer which the literature suggests might be important in understanding the process of, advantages and barriers to transferring innovative transport policies.Interviews were then conducted in 11 cities to further investigate the process of policy transfer and the role of academics within this. Seven cities were studied in Northern Europe (Leeds, Edinburgh, Stockholm, Copenhagen, Bremen and Lyon, Nancy) and four in North America (Vancouver, Dallas, San Francisco and Seattle). This report presents the results of the synthesis of the city interviews.The key findings are:1. Cities are actively looking to learn from another but this process is unsystematic and sometimes inefficient2. The search for new policies is constrained by a lack of resources, particularly personnel3. Informal networks and information sharing based on professional contacts is the predominant method of initial knowledge transfer4. Local context is critical in determining whether policies will transfer well across cities and lack of fit is one reason for limited transfer5. Institutional barriers also exist to policy transfer which seem most likely to influence what gets implemented rather than what gets considered6. Key facilitators to overcome barriers to implementation are:a. A supportive political environment;b. Sufficient staff resources to commit to the projects;c. A culture of engaging with other cities and a structure that allows for staff at all levels to seek out information by contacting staff internally or at other organizations that are of a different staff/management level;d. An internal organisational culture to try new things; ande. co-funding of implementation from other government tiers or the private sector7. Academic research is one potential source of information on innovation and implementation but one which is underutilised in many cities. This was particularly true of the European cities compared with those in North America8. The academic and practitioner networks are not well connected and there are both practical and cultural barriers to better integration. In the light of these findings and a more detailed consideration of the cultural and practical barriers to better integration between academics and practitioners nine potential areas for future action are identified.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,107
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,112
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,568

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1070,112
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0110,020
Études des sciences et des technologies0,0100,012
Communication savante0,0130,012
Science ouverte0,0040,016
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueeScholarship (California Digital Library)Même sujetPolicy Transfer and LearningTravaux en français237 207