La reconnaissance des citoyens dans le management public local. Une étude exploratoire sur les sites web des municipalités québécoises
Bibliographic record
Abstract
Cet essai explore la pertinence de la problématique de la reconnaissance dans l’analyse des relations entre les administrations locales et les citoyens. Dans les organisations, il appert que la reconnaissance des employés facilite leur engagement. Ce constat est-il transposable dans la relation entre administration locale et citoyens, dans un contexte où l’engagement citoyen est fortement recherché ? Après un survol de la littérature, les résultats d’une analyse de contenu sur les sites web des municipalités québécoises de plus de 20 000 habitants sont présentés ; ils montrent la présence, à des degrés variables, de trois grands modes de reconnaissance : attention personnalisée, attestation de valeur et gratitude. Cette exploration ouvre de nouvelles perspectives pragmatiques et théoriques sur le management local. Remarques à l’intention des praticiens Les gestionnaires savent que reconnaitre leurs employés est non seulement une marque de respect, mais aussi un facteur de mobilisation. Cet essai explore l’intérêt et la faisabilité d’une transposition de ce constat à la problématique de la relation entre administration municipale et citoyens. Servir les citoyens ne voudrait-il pas dire avant tout les reconnaitre dans leur identité personnelle, dans leur capacité citoyenne et dans leurs multiples contributions à la vitalité du milieu local ?
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 | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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".