Democratizing Public Consultation Processes: Some Critical Insights
Notice bibliographique
Résumé
Critical analysis of the Ontario government’s Lands for Life public consultation process uncovers the myriad ways in which the government put forward an economistic construct of Crown land, privileging industrial interests over all others. By reflecting on how this process went awry, future consultation processes might be further democratized, such that they would stand up to ethical scrutiny. This paper details several prescriptive suggestions and reflections as constructive input towards democratizing future land use planning processes. Specifically, it addresses a number of considerations that might be taken into account when posing the following questions: Who should consult the public? Who should be consulted? What should they be asked? And how should they be asked? Moving along the continuum towards greater inclusivity of marginalized social actors, representing a broader range interests, and mitigating power differentials ensures at the very least a more robust and deliberative democracy. This analysis challenges the entrenched government-industry collusion that has now become so prevalent, and explores how practices of ecological citizenship can be either promoted or constrained by the state.
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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 | 0,074 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,039 | 0,091 |
| Communication savante | 0,021 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».