Chapitre 1. La participation publique dans le Grand Montréal : de la consultation à la planification collaborative
Bibliographic record
Abstract
Cette contribution vise à déterminer si et, le cas échéant, comment la participation publique récurrente peut être un facteur de cohérence de la planification territoriale entre les différentes échelles de gouvernement et comment les participants récurrents s’adaptent à la différenciation de l’action publique qui s’effectue dans sa mise en œuvre. Elle prend appui sur cinq cas échelonnés de 2004 à 2014, dans la région de Montréal : un de ces cas se rapporte à un document de planification stratégique à l’échelle métropolitaine (le PMAD), deux autres concernent des documents de planification à l’échelle municipale (un plan d’urbanisme et un énoncé de vision stratégique) et les deux derniers, un document de planification à l’échelle d’un quartier (un PPU). L’analyse, en suivant une démarche à dessein quantitative, cible les positions et les requêtes des « participants récurrents » aux projets soumis et révèle que les taux de satisfaction obtenus à ces requêtes sont faibles, mais que des retombées se constatent sur le plan procédural, avec la légitimation de leur position ou leur insertion dans une concertation élargie. La cohérence de l’action publique et sa mise en œuvre ressortent comme des préoccupations importantes qui attestent une évolution vers une planification plus stratégique et plus collaborative, par leur contribution à la spécification des actions. Cette planification collaborative apparaît originale par le rôle que tant le dispositif de participation publique que les tiers organisateurs, comme l’OCPM, y jouent.
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 | 0.009 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.021 | 0.007 |
| Open science | 0.003 | 0.008 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".