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Enregistrement W2969607518 · doi:10.36939/cjur/vol26no2/art95

Citizen Participation in the Public Transportation Policy Process: A Comparison of Detroit, Michigan, and Hamilton, Ontario

2017· article· en· W2969607518 sur OpenAlexaffvenueabout
John B. Sutcliffe, Sarah Cipkar

Notice bibliographique

RevueCanadian journal of urban research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Planning and Governance
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRepresentativeness heuristicPublic administrationCitizen journalismJuryPolitical sciencePublic participationPopulationPoliticsSociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper provides a comparative analysis of citizen participatory mechanisms used within transit planning. This research focuses on two cities that institutionalized citizen participation through a Citizens Advisory Committee (CAC) in Detroit, Michigan, and a Citizens’ Jury (CJ) in Hamilton, Ontario. The paper analyzes their overall representativeness of the general population, their operation and level of ‘policy learning’ that occurs within their group, and their impact on subsequent transit policies. We find that these participatory mechanisms are generally regarded as important and useful by both the participants and the politicians that established them. In spite of this, the conclusion reached is that neither mechanism had a significant impact on transit policies. In both cases, the policy decisions were affected by a range of factors and particularly the local and regional political contexts. Indeed, it can be argued that both cities are plagued with regional divides which potentially no amount of citizen participation can solve.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,421
Score d'incertitude au seuil0,905

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,156
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,298 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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