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Enregistrement W2074741131 · doi:10.1111/j.1754-7121.2003.tb00910.x

Governing the multicultural city‐region

2003· article· en· W2074741131 sur OpenAlexaffabout
Frances Frisken, Marcia Wallace

Notice bibliographique

RevueCanadian Public Administration · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Issues in South Africa
Établissements canadiensGovernment of OntarioYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical sciencePublic administrationImmigrationMulticulturalismRecreationSettlement (finance)LegislatureLocal governmentGovernment (linguistics)BusinessFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: This article reports on a study that identified the challenges posed by large immigrant populations for the governments of eleven Greater Toronto Area municipalities and the way those challenges were being addressed by municipal agencies that provided nine local services: government‐assisted housing, land‐use planning, policing, public education, public health, public libraries, public recreation, public transit, and social services. Many of the agencies were trying to accommodate their multicultural clienteles in a variety of ways. There were large differences in agency responses, however, not only among municipalities but also among agencies providing different services within the same municipality, and even among district offices of the same municipal agencies. Moreover, municipal agencies often found it difficult or impossible to adapt to new clienteles, even when they were seriously committed to doing so, in the face of provincial government indifference, cuts in provincial and local funding, and community ambivalence or antagonism. The study concluded that municipal agencies are unlikely to devote many resources to helping the immigrant settlement process without financial and legislative support from central governments. Sommaire: Le présent article porte sur une étude qui a cerné les défis que posent d'importantes populations d'immigrants aux gouvemements de ome municipalités de la Région du Grand Toronto, et sur la manière dont ces défis ont été relevés par des organismes municipaux assurant neuf services locaux: logement subventionné par le gouvernement, aménagement du territoire, services de police, enseignement public, santé publique, bibliothèques publiques, loisirs publics, transport en com‐mun et services sociaux. Un grand nombre de ces organismes ont essayé de répondre aux besoins de leurs clientèles multiculturelles par différents moyens. Cependant, les écarts étaient grands dans la manière d'y parvenir, non seulement parmi les municipalités mais également parmi les organismes foumissant différents services au sein de la même municipalité, et même parmi les bureaux de districts des mêmes organimes municipaux. En outre, les organismes municipaux trouvent souvent qu'il est difficile, voire même impossible, de s'adapter à de nouvelles clientèles, même lorsqu'ils se sont sérieusement engagés à le faire, face à l'indifférence du gouvemement provincial, aux compressions budgétaires à I'échelle provinciale et locale, et face à I'ambivalence ou à I'antagonisme de la colledivité. L'étude a conclu qu'il y avait de fortes chances que les organismes municipaux ne consacrent pas d'énormes ressources à I'aide au processus d'établissement des immigrants s'ils ne reçoivent pas un appui financier et législatif des gouvernements centraux.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,251 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations27
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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