Typology of actors’ influence strategies in intersectoral governance process in Montreal, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this article is to document the strategies developed by actors from different sectors during the processes of intersectoral governance. As a case study, the article focuses on the process of renegotiating the Terms of Reference of the Montreal Initiative for Local Social Development, a regional intersectoral intervention with the mission of guiding and supporting the actions of local intersectoral coalitions referred to as Neighbourhood Round Tables. The renegotiation process was marked by crisis in intersectoral governance. Semi-structured individual interviews were conducted with 16 actors representing the four sectors involved in the intersectoral governance process, about four systematically selected critical incidents. The interviews were transcribed verbatim and coded using QDAMiner software. Interpretive and cross-sectional thematic analysis was conducted to assign meaning to the results. Results show that the actors developed intersectoral (shared or mediated) strategies and intrasectoral (creative unilateral, power-based unilateral or multilateral) strategies to influence collective decisions. The strategies, presented in a proposed typology, were distinguishable by their goals, their organizational origin, the actors involved and their fundamental mechanisms. Intersectoral strategies were developed at the regional level and aimed to promote or defend collective interests. In contrast, intrasectoral strategies sought to protect sectoral interests. The findings illustrate how actors' strategies operate within intersectoral governance processes. They show that collective decisions are shaped by the strategies created both at the boundaries of, and within, sectors. The proposed typology, if validated and applied to other cases, may help better understand how partners interact to influence collective decision-making.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».