Integrative Collaborative Activities: Public Deliberation with Stakeholder Processes
Notice bibliographique
Résumé
Collaborative governance is the process of public, private, and non-profit sectors jointly developing solutions to public problems. This process—convening people from different sectors to work together on a shared issue—can yield the best solutions to public problems. Research and experience show that solutions created in a collaborative governance process are “better informed, stronger in concept and content, and more likely to be implemented,” according to Terry Amsler, Director of the Collaborative Governance Initiative. These solutions go beyond what any one sector could achieve on its own. They are more lasting and effective than solutions from traditional approaches. They are more lasting than legislative solutions because they will not be undone in the next year or legislative session. They are more effective than solutions from traditional processes because they integrate resources from across agencies and sectors to address the problems. In addition, these solutions are more likely to be implemented because stakeholders (interested parties) are involved in the process from the start and have a role in the final decision. This promotes ownership by stakeholders and thereby helps the solution be put into action promptly and without litigation. This report explores how leaders can create even better solutions by combining collaborative governance activities—engaging the public in discussion and implementing their ideas through a representative group of stakeholders. This type of integrated collaborative process could first engage the public in a dialogue to hear their values and ideas about an issue or a project. Then, a stakeholder group could implement the ideas that were developed in the public forum.
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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 | 0,062 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,029 |
| Communication savante | 0,019 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».