Les festivals citoyens et la gouvernance collaborative
Notice bibliographique
Résumé
Les festivals citoyens constituent un formidable laboratoire pour l’étude de la gouvernance collaborative, ces événements étant omniprésents et caractérisés par des partenaires publics et privés, engagés dans une activité conjointe. Nous allons analyser les modèles actuels de gouvernance collaborative en prenant pour exemple le carnaval de Salvador, au Brésil, afin de déterminer s’ils s’appliquent au contexte des grands festivals citoyens. Notre analyse qualitative, qui s’appuie essentiellement sur le modèle d’Ansell et Gash (2008), indique que certaines constructions des modèles de gouvernance collaborative sont présentes. Nos résultats font toutefois apparaître d’autres facteurs ayant une influence sur le processus de collaboration, comme les relations informelles et le fondement du processus décisionnel. Nos résultats indiquent aussi que la confiance, un facteur habituellement considéré comme nécessaire à l’action collaborative, est sans doute moins importante que ne le laissent entendre les théories habituelles. Remarques à l’intention des praticiens Les grands festivals citoyens sont un formidable laboratoire pour l’étude de la collaboration interorganisationnelle, ces événements faisant habituellement intervenir une série d’acteurs publics et privés, qui travaillent de manière interdépendante. Notre étude fait apparaître certains facteurs qui n’ont pas été abordés dans les précédentes recherches et qui influencent la dynamique de la collaboration. Nous observons que les interactions répétées entre les experts techniques peuvent favoriser les réseaux de collaboration informels (et effectifs) et permettre d’éviter les problèmes engendrés par les conflits politiques. Les fondements sur la base desquels les décisions sont prises sont aussi des facteurs importants pour améliorer la collaboration. Nous constatons que la confiance, un facteur habituellement considéré comme nécessaire à l’action collaborative, est sans doute moins importante que ne le laissent entendre les théories habituelles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,029 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».