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Enregistrement W4321443428 · doi:10.1080/13549839.2023.2165053

Can you standardise transformation? Reflections on the transformative potential of benchmarking as a mode of governance

2023· article· en· W4321443428 sur OpenAlexaff
Emma Lecavalier, Tabaré Arroyo-Currás, Harriet Bulkeley, Carina Borgström Hansson, Saurav Chowdhury, Jennifer Lenhart, Suchismita Mukhopadhyay

Notice bibliographique

RevueLocal Environment · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDurham University
Mots-clésBenchmarkingTransformative learningCorporate governanceSociologyPolitical sciencePublic relationsBusinessEconomicsMarketingManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper is a collaborative effort between academic researchers and practitioners to consider the conditions under which global benchmarking may be used as a tool for supporting urban transformation. Reflecting on WWF’s One Planet City Challenge and UN-Habitat’s Guiding Principles for City Climate Action Planning, the paper suggests that the practice of global benchmarking can be transformative through encouraging organisational learning and reflection, building relationships between cities and global and trans-local organisations, and governing for structurally transformative qualities. However, the practice of benchmarking is not without potential tensions: they may reify existing practices rather than reforming them, be less usable for or accessible to cities in lower income countries, and may neglect issues of climate justice, which are not easily reduced to comparative measures of success or failure. This suggests that a wholesale reliance on benchmarking as a mode of governing climate change might risk marginalising certain issues and amplifying others. We conclude by recommending improved material and technical support for urban data collection and suggest that benchmarking should be combined with a broader suite of performance indicators and reflective practices in order to support urban transformation.

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)0,085
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,092
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,447

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0850,092
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0060,053
Communication savante0,0170,029
Science ouverte0,0030,014
Intégrité de la recherche0,0070,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,242 · 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.

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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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