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Enregistrement W4223901172 · doi:10.12775/bgss-2022-0012

Towards political cohesion in metropolitan areas. An overview of governance models

2022· article· en· W4223901172 sur OpenAlexaboutno aff
Łukasz Damurski, Hans Thor Andersen

Notice bibliographique

RevueBulletin of Geography Socio-economic series · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLocal Government Finance and Decentralization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetropolitan areaCorporate governanceCohesion (chemistry)PoliticsPolitical scienceSubsidiarityLegitimacyPublic administrationRegional scienceGeographyBusinessEuropean unionEconomic policyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As cities grew beyond their administrative borders, the demand for metropolitan governance appeared. The last 50 years proved that there is no one, universal model of metropolitan governance as urban regions are very different all around the world. However, it seems quite obvious that if metropoles are to be the forefront of development, they need to provide a widely defined cohesion within their subordinate territories. Metropolitan political cohesion may be defined as a collaborative public governance which offers tailored managerial solutions for enhancing development based on the subsidiarity principle and the place‐based approach. Drawing on the lessons from major cities in North America and Europe: Copenhagen, Rotterdam, Stockholm, Hannover, London, Wrocław and Toronto the paper intends to dive into a few, selected cases of metropolitan government and the causes behind their failure and reappearance. How have various governments met the cardinal question of metropoles: to provide a resilient match between the functional urban region and the administrative structure? The answer to this question is not straightforward. Metropolitan authorities all over the world manage exceptionally complex systems, where the diversity of actors, complexity of relations and interdependences across an extended, fragmented and dynamic metropolitan region restrain governability. However some general trends in metropolitan governance may be outlined, regarding the recent history, main types of governance and legitimacy of metropolitan administration.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,664
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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