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Enregistrement W2972505898 · doi:10.3917/jie.pr1.0047

Multi-Level Issues in Intersectoral Governance of Public Action: Insights from the Field of Early Childhood in Montreal (Canada)

2019· article· en· W2972505898 sur OpenAlexaffabout
Angèle Bilodeau, Isabelle Laurin, Carole Clavier, Fabien Rose, Louise Potvin

Notice bibliographique

RevueJournal of Innovation Economics & Management · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensCentre de Santé et de Services Sociaux CavendishUniversité du Québec à MontréalInstitut National de Santé Publique du QuébecUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatus quoCorporate governanceAccountabilityAction (physics)Political sciencePublic administrationPublic relationsField (mathematics)Business

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Putting societal issues on the agenda of public action calls for advanced forms of collaboration between sectors and levels of governance. However, action systems have multiple silos, both horizontal and vertical, that impede collaboration. Therefore, clarifying the challenges of intersectoral and multi-level governance becomes highly relevant. Based on the three-I approach, a study of early childhood programs in Montreal highlights these issues. The study identifies various sectoral mechanisms and rules at the provincial level that hinder innovation in regional and local intersectoral action systems. Compartmentalized accountability by program appears to be the most constraining rule in favour of the status quo. The study illustrates how the local level can be both the place for reproducing sectorization and the ideal place for intersectoral coordination. JEL Codes: I18

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,403
Score d'incertitude au seuil0,489

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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