Public performance and the challenge of local collective action strategies: Quebec’s experience with an Integrated Territorial Approach
Notice bibliographique
Résumé
Evaluating the performance of local environment activation strategies, set forth in many central policies, is an exercise fraught with challenges. Based on an analysis of 10 Integrated Territorial Approach initiatives, which were rolled out in Quebec’s fight against poverty, this article proposes a framework to better assess their various effects. These strategies are characterised by a partnership process and a collective focus. Performance occurs at micro-, meso- and macro-levels and is observable not only in the production of deliverables, but also on three other process dimensions, which are characteristic of such strategies: fostering the maintenance of local mobilisation drivers; improving the quality of locally productive elements; and learning strategic coherence. This understanding of collective performance takes public managers out of their comfort zone. Beyond having to develop collaborative skills, as is now well-documented in the literature, it leads them to develop an investor mindset and to become logisticians of the collective, not just efficient service providers. Points for practitioners Public managers sometimes feel disadvantaged in local collective action strategies because their performance depends on the contribution of a number of partners whose actions are driven by logics that differ from theirs. By outlining the many possible facets of performance in local collaborative strategies, the statements made in this article could give them greater peace of mind, as well as point out the systemic stumbling blocks that they may face.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».