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Enregistrement W1990076745 · doi:10.1111/j.1468-2427.2006.00706.x

Political Rescaling and Municipal Cultural Public Policies: A Comparison of France and Québec

2007· article· en· W1990076745 sur OpenAlexaffabout
Sandra Breux, Jean–Pierre Collin, Emmanuel Négrier

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Urban and Regional Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRestructuringPoliticsPolitical scienceCultural institutionInstitutionPublic policyIntervention (counseling)Theme (computing)Public administrationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Do territories change public policies? This would appear to be a rather unusual research orientation. It is even a reversal of the most commonly accepted approaches to the study of territorial public action, which tend to look at this issue from the opposite perspective, that is, in examining how public policies affect territories. The municipal reforms that have simultaneously occurred in Québec and France since the late 1990s afford an excellent opportunity to consider this inversion of the issues. To do so, we take as our theme culture and municipal cultural policies. We try to define and understand to what extent there exist in Québec and France retroactive links between municipal restructuring and municipal decisions about cultural facilities and activities and, more generally, municipal cultural intervention in the urban milieu. This comparative analysis of the cases of France and Québec focuses on discourse as well as achievements. First, we look at the changes arising from institutional reforms in the supply of cultural activities, budgets devoted to culture, and cultural policies. We then consider culture as a vector in the construction of a new municipal institution and a new municipal territory.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,468

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,257
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations8
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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