Two strategies used by local intersectoral networks to create healthier environments: a cross-case analysis in the Montreal urban setting
Notice bibliographique
Résumé
Action aimed at developing healthier living conditions requires intersectoral collaboration, both across sectors and between levels of government. It also calls for the commitment of political and institutional authorities at municipal and higher levels. This article focuses on strategies of local intersectoral networks rooted in civil society for addressing living conditions. A longitudinal cross-case analysis was performed on eight case studies in Montreal (Canada). Data sources include 1445 documents and 41 interviews. Case studies were analyzed based on a theoretical framework focusing on critical events and a repertoire of transitional outcomes (TOs) that local intersectoral networks mobilised in order to produce change. The analysis focussed on the distribution of TOs in each case. Two types of strategies were identified. The Do It strategy relied primarily on acquiring resources as well as expanding and strengthening networks and projects. In this strategy, networks held the key decision-making and action levers to drive projects by themselves. In contrast, the Make It Happen strategy was mainly constructed around actions that led to self-representation and influencing others. In this strategy, networks held certain levers – such as mobilizing their citizen and community bases – but they also had to convince decision-makers to support action. This article describes and compares the key features of these two types of action strategies for local change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».