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Enregistrement W3179951656 · doi:10.1111/isj.12359

Citizens influencing public policy‐making: Resourcing as source of relational power in e‐participation platforms

2021· article· en· W3179951656 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInformation Systems Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueE-Government and Public Services
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPower (physics)Identification (biology)Public relationsProcess (computing)Element (criminal law)Public participationPolitical sciencePublic engagementSociologyPublic administrationKnowledge managementBusinessComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract E‐participation platforms create spaces and opportunities for participation and collaboration between governments and citizens. This paper aims to investigate the role of power on formal e‐participation platforms and digital spaces that are controlled by the governments. Although those types of platforms have been increasing in numerous countries, they have been criticised as often leading to a lack of or decrease in citizen engagement. We propose a relational view that examines how power is related to the use of resources in practice, that is, to resourcing. To explore this issue, we examine citizens' participation on three urban mobility platforms in three major Brazilian cities. Our study makes two main contributions. First, we contribute to the literature on e‐participation by explaining how a relational view of power helps to understand the nature and consequences of citizen participation in public policy‐making. Second, we integrate the concept of resourcing as both a source and constitutive element of relational power. We propose a process‐based model of resourcing as power that opens the black box of resourcing through the identification of three distinct phases in time: resourcing IN , resourcing WITHIN and resourcing OUT .

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,492
Score d'incertitude au seuil0,525

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,282 · 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