Managing public data for whose benefit?: a case study analysis of accessing land titles in the Canadian prairies
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, land registries fall within provincial governments’ jurisdiction and therefore, approaches to management vary across the country. A trend of privatization has occurred in some provinces, marking changes in how governments approach the management of their land registries. Research on land administration and management of public services has not included thorough examination of the levels of accessibility of land registry data to the public. While there are some members of the general public who can efficiently access data, others face challenges when seeking to acquire data for various public interest purposes. This multiple case study analysis centres on the Canadian prairies where provincial governments’ decisions regarding land registries are developing within a context of modernizing public services. Through semi-structured interviews with 21 individuals and document analysis of various resources including Hansard records, I seek to explore the political economy of land registry management and the inclusion of the private sector in modernization and service delivery. I highlight the streamlining of services according to lawyer-centric systems and products, which have developed based on an orientation towards creating, improving and marketing services towards professionals in legal, real estate and financial sectors. I connect this trend to the evolving commercialization and marketization of land registries occurring in cases where private sector service providers (in partnership with provincial governments) are leveraging data to generate capital for shareholders and owners. In doing so, the “public” nature of land registry data is challenged and compromised. Based on these developments, I usefully discuss the implications of lawyer-centric systems on the accessibility of data to members of the public who do not fit within the mainstream category of clientele, but maintain a right and hold valid interests in accessing public land registry data.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».