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Enregistrement W1981081566 · doi:10.1111/j.1541-1338.2009.00425.x

The Limits and Opportunities of Networks: Municipalities and Canadian Climate Change Policy

2010· article· en· W1981081566 sur OpenAlexaffabout
Christopher Gore

Notice bibliographique

RevueReview of Policy Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicy Transfer and Learning
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changePoliticsCorporate governancePolitical scienceCollective actionNational PolicyPublic administrationPolitical economy of climate changeAction (physics)Economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Research on climate change policy and politics has become increasingly focused on the actions and influence of subnational governments. In North America, this attention has been particularly focused on why subnational governments have taken action in the absence of national leadership, what effect action might have on future national climate policy, and whether the collective action of networks of municipal governments are reshaping and challenging the character of national and global climate governance. This paper examines Canadian municipal climate in light of the absence of a comprehensive and effective climate national strategy. The paper considers various reasons why local governments in Canada have not been central players in national plans, and why their actions have not been more influential nationally. The paper argues that the potential influence of Canadian municipalities on national climate policy is weak, given the loose nature of the network and the long‐held structural view that municipalities are not significant units of political analysis in national political and policy debates. The paper concludes by considering the constraints and opportunities of subnational climate networks and municipal network analysis.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,903

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0120,009
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,333
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations116
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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