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Enregistrement W2767720944 · doi:10.4000/books.pum.3319

Chapitre 1. La participation publique dans le Grand Montréal : de la consultation à la planification collaborative

2016· book-chapter· fr· W2767720944 sur OpenAlexaboutno aff
Michel Gariépy, Olivier Roy-Baillargeon

Notice bibliographique

RevuePresses de l’Université de Montréal eBooks · 2016
Typebook-chapter
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette contribution vise à déterminer si et, le cas échéant, comment la participation publique récurrente peut être un facteur de cohérence de la planification territoriale entre les différentes échelles de gouvernement et comment les participants récurrents s’adaptent à la différenciation de l’action publique qui s’effectue dans sa mise en œuvre. Elle prend appui sur cinq cas échelonnés de 2004 à 2014, dans la région de Montréal : un de ces cas se rapporte à un document de planification stratégique à l’échelle métropolitaine (le PMAD), deux autres concernent des documents de planification à l’échelle municipale (un plan d’urbanisme et un énoncé de vision stratégique) et les deux derniers, un document de planification à l’échelle d’un quartier (un PPU). L’analyse, en suivant une démarche à dessein quantitative, cible les positions et les requêtes des « participants récurrents » aux projets soumis et révèle que les taux de satisfaction obtenus à ces requêtes sont faibles, mais que des retombées se constatent sur le plan procédural, avec la légitimation de leur position ou leur insertion dans une concertation élargie. La cohérence de l’action publique et sa mise en œuvre ressortent comme des préoccupations importantes qui attestent une évolution vers une planification plus stratégique et plus collaborative, par leur contribution à la spécification des actions. Cette planification collaborative apparaît originale par le rôle que tant le dispositif de participation publique que les tiers organisateurs, comme l’OCPM, y jouent.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil0,663

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0150,012
Communication savante0,0210,007
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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