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Enregistrement W2995137137 · doi:10.16997/jdd.342

Venue Coupling and Actor Circulation in Deliberative Systems: Health Care Governance in Ontario

2019· article· en· W2995137137 sur OpenAlexaffabout
Carey Doberstein

Notice bibliographique

RevueJournal of Deliberative Democracy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperationalizationCorporate governanceDeliberative democracyBureaucracyLegislatureDemocracySociologyPolitical sciencePublic relationsPoliticsKey (lock)Public administrationEpistemologyComputer scienceLawManagementEconomicsComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The “systemic turn” has been one of the most important developments in deliberative democracy in the past decade. Through a deliberative systems approach, scholars and practitioners are challenged to think about ways in which various venues and institutions interact together to produce a healthy democratic subsystem. One major challenge to this approach, however, is its methodological weakness. How exactly are various venues and institutions connected? How do they interact with each other? What conceptual tools are available in making sense of the deliberative system?This article proposes the use of “venue coupling” and “actor circulation” to operationalize some of the key concepts of the deliberative system. Through the case of the Local Health Integration Networks in Ontario, Canada, this article maps the governance system, its institutional and interpersonal components, and their interconnections (or lack thereof). By drawing together key concepts in deliberative democracy and network governance, this article sketches out a framework that can be used to analyze governance contexts in which deliberative practices are fused with traditional political institutions like legislative bodies and bureaucracies.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0130,012
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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