Mapping policy pathways: Urban referencing networks in public art policies
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the dynamics of inter-referencing between cities and develops the concept of the ‘Urban Referencing Network’ as a representation of the references made by cities to one another in policy documents. The study employs public art policies, specifically the Percent for Art policy, to investigate the structure of inter-referencing within the urban referencing network. Using a corpus of policy documents from 26 Anglophone cities with over one million residents, we analyse 150 documents containing 2178 inter-references. Combining network measurements and regressions, we explore the emergence of central nodes and the mechanisms influencing their formation. The broader field of arts and cultural policies, with its extensive inter-urban connections and professional networks, provides fertile ground for studying urban referencing networks. By integrating literature on policy mobility and urban networks, this study contributes to a deeper understanding of the circulation of urban ideas and the interplay between cities in policy-making processes. The results demonstrate that only a few cities, including New York, Chicago, London, Seattle, Los Angeles, and Montreal, emerge as central nodes, attracting the other cities’ attention. Attributes of the referenced cities, like economic importance, iconicity and early adoption, determine to a great extent who are the most central nodes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».