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Enregistrement W2274084390 · doi:10.4335/14.1.33-51(2016)

Training Local Elected Officials: Professionalization Amid Tensions Between

2016· article· en· W2274084390 sur OpenAlexaffabout
Anne Mévellec, Félix Grenier

Notice bibliographique

RevueLex localis - Journal of Local Self-Government · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Policy and Administration Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfessionalizationTraining (meteorology)ConceptualizationPolitical scienceTechnocracyDemocracyPublic administrationPublic relationsCorporate governanceProcess (computing)PoliticsManagementLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last few decades, several administrations in Canada have organized programs for training local elected officials (LEOs). While improving LEOs’ competences is beneficial, this trend is developing amidst a persisting tension between democratic and technocratic approaches to governance. Indeed, training - and the professionalization it entails - disrupts the enduring principle holding that everyone is equally authorized to govern following the democratic election. Despite the significance of these transformations, training activities for LEOs have received limited scholarly attention until now. In this paper, we detail our conceptualization of the professionalization process and the role of training programs within it. We then review the existing Canadian training programs for LEOs. We also examine one case study: the main introductory training program for LEOs in Québec (Canada) since 2011. Accordingly, we advance our understanding of training’s effects on elected officials by emphasizing how they contribute to a long-term process of professionalization.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil0,564

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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