Empirical Issues and Challenges for Multilevel Governance: The Case of the 2010 Vancouver Olympic Winter Games
Notice bibliographique
Résumé
How did a large network of over 600 actors successfully organize itself to serve a mega project dominated by three levels of government, even as control rested with a non-profit entity, included other sectors, and the governments involved did not normally work well together? The purpose of this paper is to examine how the three levels of government in Canada established a network to coordinate efforts for hosting the 2010 Vancouver Olympic Winter Games. This case study was built by means of documents and interviews, and supported by participant observations. The network was not found to be dense, but did include a multiplexity of ties (e.g., transactions, communications, collaborations, and coordinating bridges) by actors serving diverse strategic goals and scopes of work. The case was compared to data collected for the 2012 London Olympic Games to draw out key network governance coordination themes. Nine governance themes emerged associated with governance structure, processes, and evaluation: coordination mechanisms; internal engagement, momentum, and motivation; external transparency; formalization; balancing autonomy and interdependence; co-location; readiness exercises; political alignment; and time. The findings provide a framework for examining the governance of multi-level, multi-sectorial networks created to undertake a mega project and indicate how a network’s public and non-profit organizations’ activities and procedures can be influenced, modified, and impacted by the other actors (i.e., other public or non-profit organizations).
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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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,018 |
| Communication savante | 0,012 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».