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Enregistrement W3038069668 · doi:10.1080/14494035.2020.1785726

Understanding inclusion in collaborative governance: a mixed methods approach

2020· article· en· W3038069668 sur OpenAlexaff
Christopher Ansell, Carey Doberstein, Hayley Henderson, Saba Siddiki, Paul ‘t Hart

Notice bibliographique

RevuePolicy and Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Policy and Administration Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilEconomic and Social Research Council
Mots-clésInclusion (mineral)Corporate governanceIncentiveCollaborative governanceManagement sciencePublic relationsSociologyPolitical scienceManagementEconomicsMicroeconomicsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Who should be included in collaborative governance and how they should be included is an important topic, though the dynamics of inclusion are not yet well understood. We propose a conceptual model to shape the empirical analysis of what contributes to inclusion in collaborative processes. We propose that incentives, mutual interdependence and trust are important preconditions of inclusion, but that active inclusion management also matters a great deal. We also hypothesize that inclusion is strategic, with ‘selective activation’ of participants depending on functional and pragmatic choices. Drawing on cases from the Collaborative Governance Case Databank, we used a mixed method approach to analyse our model. We found support for the model, and particularly for the central importance of active inclusion management.

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)0,133
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,142
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 enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,701

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1330,142
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0120,010
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0060,009
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,210
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations230
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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