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Enregistrement W2164112819 · doi:10.5539/jsd.v6n11p43

Reviewing the Ambiguous: Examining the Typologies of Public Participation Towards Its Evaluation

2013· article· en· W2164112819 sur OpenAlexvenueno aff
Ashiru Bello, Kamariah Dola, Yazid Muhammad Yunos, Ainul Jaria Maidin, Suhardi Maulan

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Policy and Administration Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTypologyPerspective (graphical)Citizen journalismPublic participationSociologyParticipatory planningDual (grammatical number)Participatory evaluationPublic engagementManagement sciencePublic relationsPolitical scienceSocial scienceComputer scienceEconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arguments surrounding the epistemology, as well as practical manifestation of various typologies of public participation are enormous. This highlights not only the fluid and complex nature of the concept but also how strongly tied it is to time and place. While the typology of public participation is often viewed from the perspective of engagement levels, this paper uses a dual perspective approach to discuss the various forms of participation from the perspective of both engagement levels and motives, to that of specific contextual applications. The paper also draws from the practical experiences of planners in Malaysia and Nigeria to examine the relationship between evaluation approaches for public participation and the successes of participatory processes in planning projects. The perceived contribution of participatory mechanisms to a project’s success is found to be inadequate in explaining the technique’s contribution to the overall success of planning projects. Also, the motivation of (ex-ante) evaluation is more a determinant of the project success than the focus of evaluation. There is therefore a need for coherent frameworks to integrate previous evaluation experiences in to subsequent policy guides to improve further evaluation efforts as well as planning projects.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,774
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,275
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,163 · 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'étudeAutre devis
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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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