Per pochi e in condizioni specifiche: L’esperienza del bilancio partecipativo (BP) nel comune di Milano
Bibliographic record
Abstract
Abstract: Negli ultimi decenni, il bilancio partecipativo (BP) è diventato uno degli strumenti più utilizzati e discussi della democrazia partecipativa. La letteratura teorica ed empirica sul BP ne hanno discusso e sottolineato i suoi punti di forza e i suoi limiti. I partigiani del BP hanno evidenziato la sua capacità di aumentare la partecipazione politica e di redistribuire i poteri politici a quei gruppi che di solito sono esclusi dagli spazi politici. I critici hanno messo in guardia sulla sua capacità di essere inclusiva e di mantenere le sue promesse di maggiore trasparenza e comunicazione da parte delle istituzioni e di effettiva partecipazione e responsabilizzazione dei cittadini coinvolti nel BP. La letteratura teorica, tuttavia, fa spesso riferimento alla democrazia partecipativa, in particolare al BP, come uno strumento in grado di risolvere quei problemi di mancanza di partecipazione e sfiducia nei confronti delle istituzioni democratiche che interessano i moderni stati liberali democratici. Il presente lavoro, attraverso l'analisi dei dati raccolti tra i partecipanti al BP del comun di Milano, si propone di tracciare un quadro del partecipante medio del BP e di capire in che misura il BP riesca a includere una sezione rappresentativa della Popolazione milanese. Confrontando le caratteristiche socio-demografiche dei partecipanti al BP, nonché la loro attitudine a partecipare alle attività politiche, con le caratteristiche dei residenti di Milano e dei cittadini italiani in generale, l’articolo rileva che i partecipanti al BP sono in media più anziani, più ricchi, più istruiti e politicamente più attivi rispetto alla media dei cittadini milanesi e alla media dei cittadini italiani, evidenziando come il BP di Milano non sia riuscito a coinvolgere fasce rappresentative della popolazione. Il documento si conclude sottolineando l'urgenza di riformare le pratiche di democrazia partecipativa per renderle più inclusive e quindi in grado di mantenere le promesse di risolvere i problemi che interessano le moderne democrazie rappresentative.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.003 |
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".