“Common Sense Geography” and the Elected Official: Technical Evidence and Conceptions of ‘Trust’ in Toronto’s Gardiner Expressway Decision
Notice bibliographique
Résumé
In fields such as Sociology and Political Science, there have been, over the course of three decades, attempts to engage elected officials in “Evidence-Based Decision-Making”. Evidence is generally conceived as “expert” advice provided to politicians. A question that has gained more centrality in recent years is “why do elected officials not trust expert opinion or technical evidence?” and the answer to this question has been sought in historical or general terms (e.g. Irwin 2006; Weiss et al. 2008; Kraft et al. 2015). Here I will propose an alternative question: “when politicians exhibit a lack of trust in expert advice, how is such skepticism publicly accounted for?” I will examine this question by utilizing a case study ethnographic approach to the City of Toronto’s controversial decision to endorse the Hybrid alternative for the Gardiner expressway. By doing so, I intend to show that knowledge controversies are not inherently a form of deficiency on the part of the elected official – that they are ignorant to the implications of evidence – but rather the standard by which elected officials and appointed experts review and understand evidence can lead to very different (although both reasonably ‘correct’) conclusions.
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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 | 0,017 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,079 |
| Communication savante | 0,020 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».