Promouvoir la coproduction collective des services publics : comment encourager les citoyens à participer à des mécanismes de gouvernance complexes au Royaume-Uni
Bibliographic record
Abstract
Les recherches antérieures laissent entendre que la participation des citoyens à la production des services publics est plus probable lorsque les actions concernées sont simples et peuvent être réalisées individuellement plutôt qu’en groupe. Dans le présent article, nous vérifions si cette tendance est la même dans les collectivités locales en Angleterre et au pays de Galles. L’idée est de déterminer qui sont les personnes les plus susceptibles de participer à la coproduction individuelle et collective et quels sont les moyens d’influencer les personnes pour les amener à renforcer leurs efforts de production en participant davantage aux activités collectives. Les données ont été recueillies dans cinq zones, au moyen de panels organisés par les autorités locales. Les observations indiquent que la coproduction individuelle et la coproduction collective présentent des caractéristiques et des corrélats relativement différents et qu’il est important de les distinguer à des fins stratégiques. Plus précisément, la coproduction collective sera d’autant plus populaire, quelle que soit la question traitée, que les citoyens ont le sentiment qu’ils peuvent faire avancer les choses (« auto-efficacité politique »). Les « coups de pouce » destinés à encourager la coproduction n’ont qu’un effet limité. Remarques à l’intention des praticiens Une grande partie des résultats potentiels de la coproduction découlent sans doute des activités de groupe. Encourager les citoyens à passer de la coproduction individuelle à la coproduction collective est dès lors sans doute une question importante à aborder dans le cadre des politiques. Dans le présent article, nous verrons qu’il est parfaitement possible de promouvoir la coproduction collective, étant donné que le niveau de coproduction collective à laquelle les personnes participent n’est pas forcément lié à leur parcours et peut être influencé par des variables liées à la politique publique. Les « coups de pouce » peuvent encourager la coproduction collective, mais ils doivent être assez sérieux pour aboutir.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.002 |
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".