MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2123554224 · doi:10.1080/07053436.2004.10707659

Constructing Civic Identity: A Preliminary Causal Model

2004· article· fr· W2123554224 sur OpenAlexvenueno aff
Ann Pappert

Notice bibliographique

RevueLoisir et Société / Society and Leisure · 2004
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Policy and Administration Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentity (music)Government (linguistics)Local governmentPublic relationsClass (philosophy)Quality (philosophy)Independence (probability theory)SociologyBusinessMarketingPolitical sciencePublic administrationComputer scienceEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Image, authentic civic identity and uniqueness of character are important attributes for any city seeking to maintain its independence, secure its economic growth and increase its quality of life in a knowledge-based culture. Governments use economic development, marketing and growth strategies to encourage a civic identity that stands out in the market and evokes a sense that the city is ‘world class.’ What is the role of local government in constructing civic identity? Do these policies, services and programs achieve their measured goals and objectives?This paper finds that cities should model government in a form conducive to knowledge-based culture. Current tools and organizational structures are not working. A long-term objective of research should be to define the role of local government in the construction of civic identity; to establish a program logic model for the delivery of local government policies, services and programs appropriate to that role; and to establish a measurable device to ascertain the merits of programs, services and policies. To evolve the program logic model, this paper proposes a preliminary causal model for future exploration.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0040,009
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,001

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,340 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLoisir et Société / Society and LeisureMême sujetPublic Policy and Administration ResearchTravaux en français237 207