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Enregistrement W4282042054 · doi:10.5130/cjlg.vi26.8202

Perspectives on metropolitan governance

2022· article· en· W4282042054 sur OpenAlexaboutno aff
Alex Gooding, Alan Harding, Peter McKinlay, Marius Pieterse

Notice bibliographique

RevueCommonwealth Journal of Local Governance · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Policy and Administration Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetropolitan areaCentralisationCorporate governanceUrban sprawlPolitical scienceConurbationPublic administrationPaceGovernment (linguistics)Regionalism (politics)Economic growthRegional scienceSociologyGeographyPoliticsUrban planningEconomicsEconomyLawManagementDemocracy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To complement Zack Taylor’s paper on Regionalism from Above: Metro Governance in Canada, the journal commissioned four short ‘perspectives’ from Commonwealth countries grappling with similar issues – Australia, England, New Zealand and South Africa. The purpose was not in any way to ‘review’ Taylor’s work, but rather to establish a broader picture of issues and trends in metropolitan governance, and to identify common threads. The perspectives from Australia, England and South Africa focus on recent developments and governance issues in particular metropolitan areas. These are respectively the fast-growing outer metropolitan sub-region of Western Sydney; the long-established conurbation of Greater Manchester; and the vast, emerging ‘multi-nodal sprawl’ of South Africa’s Gauteng City Region, centred on Johannesburg. The New Zealand perspective takes a different approach, exploring the implications of shifts in national policy towards a focus on wellbeing and the quality of life in communities, with significant implications for the future of local government and the way metropolitan areas are governed. Nevertheless, all four perspectives reveal similar underlying concerns that metropolitan governance frameworks and practices often struggle to keep pace with global trends, urban growth, community needs and national priorities. Effective inter-government relations are crucial, but local governments may not be at the table, or their views may be largely ignored. The governance of metropolitan regions becomes increasingly fraught, a battleground between the forces of devolution and centralisation. How can meaningful and effective collaborative governance be realised? Who should take the lead and do we have the right tools and skills? In such a complex and fluid environment, can we realistically expect anything more than brief periods of clarity and consensus that at least enable agreement on the next few steps?

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,535
Score d'incertitude au seuil0,936

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0110,019
Communication savante0,0120,008
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,346 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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