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Record W423260166

Capital social, générosité et gestion métropolitaine : étude de quatre communautés civiques d'Amérique du Nord.

2003· article· fr· W423260166 on OpenAlexaboutno aff
Marie-France Le Blanc

Bibliographic record

VenueEspaceINRS Institutional Digital Repository (Institut National de la Recherche Scientifique) · 2003
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicCooperative Studies and Economics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceGeographyArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse analyse de façon comparative les différents modèles de gestion métropolitaine et de gouvernance dans quatre agglomérations d'Amérique du Nord, soit Montréal, Toronto, Minneapolis-St. Paul et Milwaukee. Bien que reconnaissant l'influence déterminante exercée par les gouvernements de tutelle (provinces et États), l'étude vise à retracer les caractéristiques qui, à l'intérieur de chaque communauté, semblent expliquer le succès et la performance (ou la faiblesse) des différents modèles de gestion expérimentés dans ces métropoles. L'examen des communautés civiques met en perspective le rôle important joué par les milieux économiques et civiques et par les valeurs prévalant tant au niveau local qu'au niveau sub-national (c'est-à-dire au niveau de la province ou de l'État). La comparaison des quatre agglomérations s'appuie sur différents concepts théoriques dont celui du capital social, pour lequel une approche nouvelle est proposée. Bien que le capital social ne soit pas le seul facteur déterminant, il apparaît que les traditions de coopération et de solidarité associées au capital social contribuent beaucoup à la performance des modèles de gestion retenus dans chacune des agglomérations. Le cadre théorique élaboré à partir de ce concept et de celui des régimes urbains, notamment, permet d'analyser et de comparer les communautés civiques des quatre agglomérations selon une approche qualitative et longitudinale. Après une présentation des concepts et une description des institutions politiques régulant les modes de gestion métropolitaine dans les quatre agglomérations (origines et évolution des gouvernements métropolitains et autres formes de gouvernance), la thèse utilise une version légèrement modifiée du concept de capital social tel que développé par Robert Putnam, et fait notamment l'examen de la générosité publique (tel le rôle redistributeur du secteur public) et de la générosité privée. L'étude des facteurs déterminants pour la gestion des agglomérations s'effectue dans un premier temps au niveau sub-national afin de préciser le contexte politique et culturel avec lequel les communautés civiques des agglomérations à l'étude doivent composer. La nature des gouvernements et les valeurs des commettants, dont la générosité publique, sont scrutées afin d'expliquer pourquoi certains gouvernements de tutelle sont plus favorables que d'autres à la réfonne des institutions métropolitaines. L'étude se poursuit avec l'examen des communautés civiques au niveau local et s'appuie sur une démarche historiographique centrée sur le rôle des élites locales à « l'ère progressiste)} et sur une mise en parallèle des communautés civiques actuelles analysées sous l'angle de la générosité privée et de leur capacité de s'ordonner, laquelle est évaluée en fonction de l'importance et de la mission accordées aux forces de l'ordre. La contribution principale de cette thèse sur la gestion métropolitaine en Amérique du Nord est de confirmer l'importance du local, même dans un contexte où les gouvernements de tutelle ont beaucoup de pouvoir, et de démontrer que les agglomérations ayant des modes de gestion efficaces s'appuient sur des communautés civiques bien développées. La thèse pennet également de reconsidérer certains postulats concernant le capital social, qui s'avère moins statique et plus complexe que ce que l'on présume souvent.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.010
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.881
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0040.005
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.070
GPT teacher head0.306
Teacher spread0.236 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2003
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