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Enregistrement W4206960778 · doi:10.2307/j.ctv282jfmj

New Developments in Urban Governance

2022· book· en· W4206960778 sur OpenAlexaboutno aff
Jonathan S. Davies, Ismael Blanco, Adrián Bua, Ioannis Chorianopoulos, Mercè Cortina-Oriol, Andrés Feandeiro, Niamh Gaynor, Brendan Gleeson, Steven Griggs, Pierre Hamel, Hayley Henderson, David Howarth, Roger Keil, Madeleine Pill, Yunailis Salazar, Helen Sullivan

Notice bibliographique

RevueBristol University Press eBooks · 2022
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLocal Government Finance and Decentralization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceEnvironmental planningGeographyPolitical scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 2008-2009 Global Economic Crisis (GEC) created an opportunity, eagerly seized by many national governments and international organisations, to impose a prolonged, and widespread period of austerity. Austerity is widely recognised to have done enormous damage to social, cultural, political and economic infrastructures in cities and larger urban areas across much of the globe. As the GEC was also the first such crisis in what is widely considered “the urban age”, (COVID-19 merely the latest and worst), austerity measures were chiefly administered through municipal and regional mechanisms. A great deal has been written since the crisis, about the way austerity was experienced, governed, resisted and urbanised. This volume considers these issues anew, by reflecting on the multi-faceted and shape-shifting concept of “collaboration”. It reflects on the theme of collaborative governance, considered from the perspective of resisting austerity, or otherwise finding ways to circumvent or move beyond it. The insights we draw about collaboration are directed towards locating agency found or created in urban arenas, for resisting or transcending austerity. The book draws on insights into austerity governance from comparative research conducted in Athens, Baltimore, Barcelona, Dublin, Greater Dandenong (Melbourne), Leicester, Montreal and Nantes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,010
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,003

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,197 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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