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Enregistrement W2992305380 · doi:10.16997/jdd.145

Participatory budgeting - the Australian way

2012· article· en· W2992305380 sur OpenAlexaboutno aff
Nivek Thompson

Notice bibliographique

RevueJournal of Deliberative Democracy · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Policy and Administration Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic administrationMetropolitan areaBayCitizen journalismLocal governmentPolitical scienceParticipatory budgetingGovernment (linguistics)DemocracyPublic relationsPoliticsGeographyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the first time in Australia a local council has used a deliberative democracy approach to obtain citizen advice on key decisions regarding the full range of Council services, service levels and funding. Typically a participatory budget (PB) gives citizens authority in relation to a component of the local government budget. The City of Canada Bay Council, in metropolitan Sydney, went well beyond this. In this paper the Canada Bay Citizens’ Panel (CP), the name given to the PB, is compared to the traditional PB process highlighting three distinctive features of this process: (1) the use of a randomly selected group of citizens; (2) the role of the newDemocracy Foundation as a ‘nonpartisan intermediary organisation’ (Kadlec and Friedman, 2007); and (3) the engagement of council staff through a parallel process convened by the Council, using a randomly selected staff panel. Whilst it is too early yet to make any final judgments, there is promising evidence that the recommendations of this CP will be seriously considered and that this engagement model will be used again by the City of Canada Bay, for the next four-year delivery plan and other contentious issues. Even though the Canada Bay Citizens’ Panel process is not yet complete, it is already clear that its impact will be felt, not only on the budget of the City of Canada Bay, but more broadly as an exemplar for local governments in Australia thinking about engaging their citizens.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0190,017
Communication savante0,0170,010
Science ouverte0,0020,022
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,302 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations30
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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