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Enregistrement W4312016640 · doi:10.5130/cjlg.vi27.8480

Capacity, voice and opportunity: advancing municipal engagement in Canadian federal relations

2022· article· en· W4312016640 sur OpenAlexaboutno aff
Tomas Hachard

Notice bibliographique

RevueCommonwealth Journal of Local Governance · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Systems and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic administrationLegislationNegotiationPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Canada, municipalities are involved in an increasing number of policy areas, but they remain largely absent from the nation’s system of intergovernmental relations. Municipal representatives do not attend First Ministers’ meetings that gather the Prime Minister and heads of each province and territory. They are also largely excluded from intergovernmental councils or committees focused on specific policy areas. Nor do they participate in the negotiation of most intergovernmental agreements. This paper explores how Canada’s intergovernmental infrastructure could be reformed to include municipalities. It does so through an analysis of how other countries have made space for municipalities in their intergovernmental processes. After drawing five lessons from international experience, the paper concludes with four approaches to reforming intergovernmental relations in Canada: (1) ensure municipalities have the capacity, voice and structures to participate effectively in intergovernmental relations; (2) increase municipal involvement in provincial policy-making, including potentially through co-governed intergovernmental councils; (3) as far as possible, eliminate unfunded mandates(ie responsibilities devolved without adequate funding to discharge them) through, for example, provincial legislation or provincial–municipal intergovernmental agreements that require consultation on the fiscal impacts of draft legislation or regulation on municipalities; (4) strengthen trilateral (national/provincial/municipal) relations, including through location-specific or policy-specific agreements, and trilateral intergovernmental councils.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,277
Score d'incertitude au seuil0,838

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0510,024
Communication savante0,0190,006
Science ouverte0,0030,019
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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