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Enregistrement W2108100328 · doi:10.1177/0020852311419390

Assessing the effects of an Intelligence Performance Regime: Quebec's <i>Municipal Management Indicators</i> , 1999–2010

2011· article· en· W2108100328 sur OpenAlexaffabout
Étienne Charbonneau

Notice bibliographique

RevueInternational Review of Administrative Sciences · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCompetitive and Knowledge Intelligence
Établissements canadiensÉcole Nationale d'Administration Publique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScrutinySummative assessmentSanctionsPublic administrationGovernment (linguistics)Political scienceFormative assessmentPublic relationsSociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quebec's Municipal Management Indicators embodies what Hood (2007) described as an intelligence regime. This research tries to determine if the design of the municipal intelligence performance regime in Quebec, Canada, delivered the expected results. To answer that question, publicly available official documents, minutes of meetings, and survey data are used. The story of Quebec's regime offers a counter-example to Pollitt and colleagues’ (2010) theory that once in place, performance regimes follow a logic of escalation. The municipal intelligence regime in Quebec never moved from formative to summative; from intelligence to targets and rankings. The experience in that Canadian province offers support to Hood's (2007) model about the shortcomings of intelligence regimes. Points for practitioners The case study of a performance regime details an effort with few demands on participants. It is argued that the documented shortcomings are the result of the strategic path initially taken by decision makers, not the result of their later decisions and adjustments. Shielded from public scrutiny and without sanctions from the provincial government, most municipal managers chose not to use the indicators, not to include them in budgets and annual reports, not to compare themselves to others, and not to set targets for themselves. In a mandated regime with bottom-up and voluntary approaches, most municipalities effectively opted out.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,932

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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