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Enregistrement W1826204972 · doi:10.1111/j.1754-7121.2008.00033.x

Municipal shared service collaboration in the Alberta Capital Region: The case of recreation

2008· article· en· W1826204972 sur OpenAlexaffabout
Edward C. LeSage, Melville McMillan, Neil Hepburn

Notice bibliographique

RevueCanadian Public Administration · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Policy and Administration Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecreationPolitical sciencePopulationGeographyHumanitiesSociologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: This article examines the determinants of participation of Edmonton‐area municipalities in shared services arrangements for recreational and cultural services. Potential determinants emerge from the literature on inter‐municipal collaborative arrangements, but this analysis extends the empirical work on the determinants of participation to encompass small municipalities and to consider the appeal of potential partners. The major finding is that, in the Edmonton environment (and likely in many others), municipal population size is the critical determinant of participation, and participation is inversely related to population size. Sommaire : Le présent article examine les facteurs déterminants de la participation des municipalités de la région d'Edmonton dans les ententes relatives aux services partagés en ce qui concerne les services récréatifs et culturels. Les déterminants potentiels proviennent de la littérature sur les ententes de collaboration entre les municipalités. Cependant, l'analyse prolonge le travail empirique sur les facteurs déterminants de la participation pour y inclure les petites municipalités et pour tenir compte de l'appel à des partenaires potentiels. Le principal résultat est que, dans la région d'Edmonton (et vraisemblablement dans de nombreuses autres régions), la taille de la population municipale est le déterminant critique de la participation, et la participation est inversement proportionnelle à la taille de la population.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations9
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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