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Enregistrement W3173415870 · doi:10.2307/jj.22247013.13

Municipal Power and Democratic Legitimacy in the Time of COVID-19

2020· book-chapter· en· W3173415870 sur OpenAlexaboutno aff
Alexandra Flynn

Notice bibliographique

RevueLes Presses de l’Université d’Ottawa | University of Ottawa Press eBooks · 2020
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndonesian Election Politics and Participation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegitimacyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Democratic legitimacyDemocracyPower (physics)Political scienceMedicineLawPhysicsInternal medicinePoliticsThermodynamicsInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As COVID-19 swept through Canada, cities were at the front lines in curbing its spread. From March 2020, municipalities introduced such measures as restricting park access, ticketing those lingering in public places, and enforcing physical distancing requirements. Local governments have also supplemented housing for the vulnerable and given support to local “main street” businesses. Citizens expected their local governments to respond to the pandemic, but few people know how constrained the powers of municipalities are in Canadian law. Municipalities are a curious legal construct in Canadian federalism. Under the constitution, they are considered to be nothing more than “creatures of the province.” However, courts have decided in many cases that local decisions are often considered governmental and given great deference. This chapter focuses on the tensions in this contradictory role when it comes to municipal responses to COVID-19, particularly when those responses take the form of closure of public spaces, increased policing by bylaw officers, and fines. I conclude that municipalities serve an important role in pandemic responses, alongside provincial and federal governments. Provincial law should be amended to capture the important role of municipalities in Canadian federalism, especially in the area of municipal finance.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0200,028
Communication savante0,0120,005
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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