MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4353094496 · doi:10.1111/1468-2427.13166

CITIES AND THEIR GURUS: The Role of Superstar Consultants in Post‐political Urban Governance

2023· article· en· W4353094496 sur OpenAlexaboutno aff
Noga Keidar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Urban and Regional Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Planning and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersonaCorporate governancePoliticsUrban politicsSuperstarSociologyUrban policyPolitical sciencePublic administrationLawUrban planningManagementHumanitiesAdvertisingEconomicsArtBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract While consultants have crept into various aspects of municipal governance, a selected few have transcended the others reaching the status of urban gurus. Although consultants are often perceived as depoliticizing urban affairs, research shows that the urban guru often instigates politicization. Research on urban gurus does thus highlight distinctions between gurus and ‘lay’ consultants, but it has paid insufficient attention to describing how, through their interaction with cities, politicization occurs. Moreover, the literature often portrays this interaction as an authority relationship in which the guru is superior, while in fact cities play an important role in bestowing ‘guru’ status. Using fieldwork, I examine the long‐term interaction between Richard Florida and the City of Toronto, explaining how Florida's elevation to guru status by being brought to Toronto ended with him self‐describing as ‘ persona non‐grata ’. To explain the anomaly of this interaction and the way in which gurus instigate politicization, I differentiate between consultants’ ‘substance’ and ‘process’ roles in policy formulation processes. I show that, regarding substance, the guru offers a policy paradigm rather than policy instruments and, regarding process, their strength is in performing ideas rather than pulling strings behind the scenes—in both respects making the policy process more public and contested.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,684
Score d'incertitude au seuil0,486

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
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)0,0000,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,303 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Urban and Regional ResearchMême sujetUrban Planning and GovernanceTravaux en français237 207