MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4366597070 · doi:10.3389/fpos.2023.1156096

The role of governance models in the development of transport infrastructure megaprojects in Greater Montreal: The case of the Réseau express métropolitain

2023· article· en· W4366597070 sur OpenAlexaffabout
Mohammed Kamal Taki Imrani, Éric Champagne

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Political Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePublic-Private Partnership Projects
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetropolitan areaMegaprojectCorporate governanceGeneral partnershipPoliticsGovernment (linguistics)OriginalityPublic administrationPublic transportPolitical scienceRegional scienceSociologyBusinessGeographyEconomicsManagementFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article focuses on mobility issues in Montreal, whose metropolitan transportation policies are presented as one of the major ambitions of large North American metropolitan areas. Empirically, we are interested in a recent transportation megaproject: the Réseau express métropolitain (REM) in Montreal, an electric light-rail transit network spanning 67 kilometers in the Greater Metropolitan Area. These types of megaprojects involve significant governance challenges and certain criticisms due to the involvement of several actors from different backgrounds and defending different interests, which places. This is why we believe that it is important to address this issue from the point of view of metropolitan governance through the agenda-setting of urban megaprojects. The originality of this article is that it demonstrates how presenting the REM project as a public-public partnership, between the Caisse de dépôt et placement du Québec (CDPQ) and the Government of Québec, opened the door to favoritism for the Caisse which influenced the choice of a political solution in Greater Montreal. By mobilizing Kingdon's model, we conclude that windows of opportunity cannot open without choosing a governance model during the agenda-setting phase.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,370
Score d'incertitude au seuil0,745

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,015
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Political ScienceMême sujetPublic-Private Partnership ProjectsTravaux en français237 207