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Enregistrement W1742102860

Stabilizing Privatization: Crisis, Enabling Fields, and Public-Private Partnerships in Canada

2013· article· en· W1742102860 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Heater Whiteside

Notice bibliographique

RevueAlternate routes · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessFinancial crisisPolitical scienceEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Public-private partnerships (P3s) -or "cooperative ventures between the state and private business" (Linder, 1999, p.35) -are now commonly used in Canada to deliver public infrastructure such as hospitals, highways, water treatment facilities, and schools.However, despite their growing popularity, P3 arrangements are seldom able to provide better value for money than traditional public procurement given the higher costs associated with private financing and for-profit service delivery.Problems of this sort were only further compounded during the recent global financial crisis as private financing became more expensive and difficult to secure, leading to several project delays and cancellations across the country (Mackenzie, 2009).With the onset of a new round of fiscal austerity as of late, one might reasonably expect that this policy would be scrapped in favour of lower cost public procurement.Instead, as of 2010, the P3 model is flourishing once again.This is particularly problematic given that these arrangements link important public services to highly volatile global financial markets and poorer value for money leads to additional unnecessary costs over the long run.The relatively quick recovery of the P3 model in the face of recent and longstanding concerns requires explanation.One obvious driver is neoliberal ideology and its dogged commitment to privatization.Yet however accurate this explanation may be, on its own it is inadequate since it tells us very little about the specific policy forms that these normative commitments take.To this end, attention is paid here to the changes in public infrastructure decision-making that have occurred 1 Heather Whiteside is a Ph.D.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,731
Score d'incertitude au seuil0,848

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0230,008
Communication savante0,0140,004
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations6
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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