Un aspect de la représentation politique municipale : le nombre d’élus et leur mode de répartition dans les villes nord-américaines (Canada, États-Unis)
Bibliographic record
Abstract
Si en France toutes les communes de population comparable disposent d’un nombre égal d’élus municipaux, il en va tout autrement au Canada et aux États-Unis. A partir d’un échantillon de cent villes nord-américaines, l’analyse montre une grande disparité dans la représentation politique : le nombre de conseillers municipaux est le plus souvent faible eu égard à la situation en France et les écarts d’une ville à l’autre sont très importants. Avec respectivement 51 et 50 élus, New York (8,1 millions d’habitants) et Chicago (2,9 millions) réunissent le plus grand nombre de conseillers municipaux aux États-Unis. En Amérique du Nord seule Montréal dépasse ce chiffre en élisant 64 conseillers pour 1,6 millions d’habitants ; Paris en a 163 pour 2,1 millions d’habitants. Dallas et Houston n’ont que 14 élus municipaux, mais la situation la plus extrême revient à Los Angeles qui, avec 15 conseillers pour plus de 4 millions d’habitants, désigne un élu pour représenter 273 000 habitants. Dans 95 % des cas, les villes nord-américaines sont divisées en districts à des fins électorales, mais plus du tiers d’entre elles ont aussi des conseillers élus à l’échelle de l’ensemble de la municipalité.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".