The Paradox of Amalgamation: An Analysis of Municipal Restructuring in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
In the mid 1990s the Progressive Conservative Government of Ontario implemented a series of policies that transformed the institutional relationship between the Province and its municipal subordinates. Such policies were designed to create a system that would be more streamlined, rational, and most importantly, cost-effective. To achieve these goals, municipalities across Ontario were consolidated on the assumption that larger municipalities would have the capacity to operate in a more cost-effective manner. Quite perversely however, the opposite effect has been observed as the costs of municipal operations have increased. . Taking such factors into account, this thesis examines the rational surrounding these policy decisions. More specifically, it seeks to answer the following question in the context of organization theory: In light of the empirical evidence that demonstrates that the perceived benefits of municipal consolidation are difficult to attain, why did the Government of Ontario choose to amalgamate municipal governments in an attempt to create a more cost-effective system of municipal governance? I argue that there are two main factors that can account for this policy decision. First, relevant policymakers did not possess the necessary expertise to impose major legislative and structural changes. Secondly, by not sufficiently engaging experts at the municipal level, policymakers placed themselves in a significant knowledge deficit problem. By taking these factors into account, we can begin to understand why this policy decision was taken. It is hoped that this research will contribute to the academic debate on the municipal restructuring policies of the former Progressive Conservative Government of Ontario. Much of the academic literature that has preceded this research tends to take a non-analytical approach. As such, very few theoretical explanations have been offered in an attempt to demonstrate why such a policy was adopted. This research demonstrates the importance of placing policy decisions in an analytical framework.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».