Public Spending, By The People: Participatory Budgeting in the United States and Canada in 2014-15
Notice bibliographique
Résumé
From 2014 to 2015, more than 70,000 residents across the United States and Canada directly decided how their cities and districts should spend nearly $50 million in public funds through a process known as participatory budgeting (PB). PB is among the fastest growing forms of public engagement in local governance, having expanded to 46 communities in the U.S. and Canada in just 6 years.PB is a young practice in the U.S. and Canada. Until now, there's been no way for people to get a general understanding of how communities across the U.S. implement PB, who participates, and what sorts of projects get funded. Our report, "Public Spending, By the People" offers the first-ever comprehensive analysis of PB in the U.S. and Canada.Here's a summary of what we found:Overall, communities using PB have invested substantially in the process and have seen diverse participation. But cities and districts vary widely in how they implemented their processes, who participated and what projects voters decided to fund. Officials vary in how much money they allocate to PB and some communities lag far behind in their representation of lower-income and less educated residents.The data in this report came from 46 different PB processes across the U.S. and Canada. The report is a collaboration with local PB evaluators and practitioners. The work was funded by the Democracy Fund and the Rita Allen Foundation, and completed through a research partnership with the Kettering Foundation.
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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 | 0,015 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».