Une exploration des tensions organisationnelles constitutives de l'expérience de la participation publique
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire porte les expériences des citoyens et des citoyennes qui s'engagent dans des instances de participation publique, plus précisément dans deux comités de bon voisinage mis en place dans les secteurs touchés par les travaux entourant un projet d'infrastructure majeur à Montréal. La revue de la littérature réalisée a montré que des tensions, contradictions et paradoxes font partie de ces expériences, mais qu'ils sont généralement abordés à l'arrière-plan, sans théorisation permettant d'en saisir toute la portée. Afin de pallier cette lacune, cette recherche réalise un maillage original entre deux champs disciplinaires en adoptant une approche constitutive sur les tensions organisationnelles (Putnam, Fairhurst et Banghart, 2016), qui pose celles-ci comme condition normale des organisations plutôt que comme problème à résoudre. Ainsi, les entretiens réalisés avec huit membres des comités de bon voisinage ont permis de documenter l'hétérogénéité de leurs expériences, mais également la multiplicité des tensions qui en sont constitutives et la façon dont elles sont liées par les membres dans leur discours et à travers celui-ci (Sheep, Fairhurst et Khazanchi, 2017). Ces tensions ont été articulées autour de trois grandes familles : la tension entre collaboration et confrontation et celles qui y sont reliées, les tensions relatives à l'exercice de représentation et la conciliation entre les différents engagements. Sans nier qu'elles peuvent être vécues difficilement par les acteurs et les actrices et les risques de désengagement citoyen qui en découlent, cette recherche a permis d'attirer l'attention sur le caractère potentiellement productif de ces tensions, lesquelles peuvent même constituer un moteur vers l'atteinte des idéaux de la démocratie participative.
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 | 0.012 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.037 |
| Scholarly communication | 0.021 | 0.018 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".