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Enregistrement W7062566701

Unicity Councilors in South Africa: Institutions, Representation, and Ethnicity

2013· article· en· W7062566701 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarsArchive (Brigham Young University) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle accelerators and beam dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetropolitan areaConsolidation (business)Ethnic groupCapePeninsulaRepresentation (politics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the year 2000, five of South Africa’s most populated regions—Johannesburg, Durban, Cape Town, Pretoria, and Ekurhuleni—underwent a consolidation of power that combined many local city councils into a large unicity council. In each case the official goal of the consolidation was to increase the efficiency of service delivery, benefit from economies of scale, and avoid duplication of services. Proponents of the action cited the examples of New York City and Toronto for support. An example of how this consolidation took place is Cape Town, which combined seven previous metropolitan local councils—Blauwberg Municipality, City of Cape Town, City of Tygerberg, Helderberg Municipality, Oostenberg Municipality, South Peninsula Municipality, and the Cape Metropolitan Council—to create a unicity council with exactly 200 members. 1 The other unicity councils have between 180 and 220 councilors. Under the new system, half of the councilors are elected through proportional representation while the other half are elected from wards, which are areas of the municipality containing approximately 10,000- 30,000 people. With the new municipal structure, it is unclear who councilors feel they represent. Are they primarily representatives of their party? The ward where they are deployed? Or agents of the city? Are the new institutions working as they were designed? And considering South Africa’s history of ethnic conflict, what impact are these new institutions having on representing all groups equally?

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,624

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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