The Diversity of Mini-Publics: A Systematic Overview
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The burgeoning literature on DMPs has studied and debated the merits of this form of democratic innovation. It is striking that this field of research contains no unanimously accepted definition of DMPs. As explained in Chapter One of this book, our goal is not to determine which definition is the most appropriate. Rather, we work with a definition of DMPs based upon two basic constitutive elements: (1) it should be a mini-public, meaning participants are selected through a process that generates a representative sample of the public; and (2) it should be a deliberative process, meaning that participating citizens reach their conclusions or recommendations after receiving information and engaging in a careful and open discussion about the issue or issues before them. We build from this to examine the diversity of real-life examples of DMPs that have taken place over the last two decades. Real-world DMPs are indeed diverse, ranging from planning cells to citizens’ assemblies, consensus conferences and deliberative polls. This chapter derives from the empirical diversity of DMPs a general description of their organization and core design features, and the ways in which they have been implemented across countries. In particular, we will build upon the inventory of DMPs instituted by national and regional public authorities across Europe produced within the POLITICIZE project. This data set, which has been gathered by one of the authors of this book, has identified and described over 120 different cases since 2000. We have chosen this data set because it provides a comprehensive inventory of mini-publics. We recognize that this data set only covers European cases and that there are other data sets with broader coverage, such as the one compiled by the OECD or the Doing Mini-publics project. Nonetheless, we find this data set valuable, for it provides detailed information regarding how the mini-publics were composed and organized, as well as on the topics deliberated and on the outcomes. To enrich our analysis, we also bring in insights from other DMPs that have occurred outside Europe or before 2000 that are not covered by this inventory. Capitalizing on this original data set, the chapter describes the core features of DMPs along three dimensions: their composition; their format and topic of deliberation; and their outputs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,031 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,040 | 0,051 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».