Notice bibliographique
Résumé
Municipal image-building now promotes cities globally, and also to their own citizens. Image-building in Canadian Municipalities explores the decision making processes that determine how cities and towns choose to represent themselves. It also assesses the effectiveness of those processes and of the images themselves. Documenting how image-building policies vary across municipalities and provinces, contributors focus on the interaction between various levels of government and on the involvement and influence of business organizations, heritage associations, environmental groups, and other social forces. Delving into largely unexplored areas of research, with a particular interest in smaller towns and cities, authors show how municipal image-making is often used to advance other policy objectives, and thereby intersects with areas such as culture, economic development, tourism, and immigration. Image-building in Canadian Municipalities shows how municipalities of all sizes are conscious of their images. Thought-provoking and instructive, it provides lessons to policy makers and social interest groups about creating better public policies. Contributors include Caroline Andrew (University of Ottawa), John C. Lehr (University of Winnipeg), Judy Lynn Richards (University of Prince Edward Island), Cristine de Clercy (University of Western Ontario), Peter Ferguson (University of Western Ontario), and Karla Zubrycki International Institute for Sustainability, Winnipeg).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».