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Enregistrement W2162325743 · doi:10.1111/j.1754-7121.2005.tb01599.x

Citizen satisfaction with municipal amalgamations

2005· article· en· W2162325743 sur OpenAlexaboutno aff
Joseph Kushner, David Siegel

Notice bibliographique

RevueCanadian Public Administration · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceLibrary scienceArtComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: When Mike Harris's Conservative government came to power in Ontario, it embarked on a program of significant municipal reform. Municipal amalgamation, one of the major elements of this reform package, had many goals, two of which were “efficient service delivery” and provision of “high-quality services at lowest possible cost.” This article reviews three amalgamations, which reduced the number of municipalities from twenty-nine to three, to determine whether the mergers resulted in a change in the quality of service delivery. In all three cases, there was a great outpouring of both positive and negative rhetoric in the lead-up to the amalgamations, but not much happened. There were clearly pockets of dissatisfaction, but most residents did not see a significant change in the quality of services. Sommaire: Lorsque le gouvemement conservateur de Mike Harris est arrivé au pou-voir en Ontario, il s'est lancé dans un programme de réformes municipales importantes. Le regroupement de municipalités, l'un des principaux éléments de cet ensemble de réformes, avait plusieurs objectifs, dont deux d'entre eux étaient une prestation efficiente de services et l'offre de services de grande qualité au prix le plus bas possible.Le présent article passe en revue trois regroupements, qui ont réduit le nombre de municipalités de vingt-neuf à trois, pour déterminer si les fusions ont entraîné un changement dans la qualité de la prestation de services. Dans les trois cas, il y a eu une extraordinaire effusion de rhétorique, à la fois positive et négative au cours de la période précédant les regroupements, mais peu se passa. I1 y a eu de toute évidence des foyers de mécontentement, mais la plupart des résidents n'ont pas remarqué d'importants changements dans la qualité des services.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,231 · 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.

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

Citations22
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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