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Record W6888489938 · doi:10.20381/ruor-27518

Une analyse comparée du choix des modèles de gouvernance des mégaprojets d’électrification des transports publics lors de la mise à l’agenda du réseau électrique métropolitain à Montréal et du train léger à Ottawa.

2022· article· fr· W6888489938 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueuO Research (University of Ottawa) · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPublicsContext (archaeology)Participatory democracyPublic policy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans le cadre de cette thèse, notre intérêt porte plus précisément sur les enjeux de mobilité, dont les mégaprojets d’électrification sont présentés comme une des ambitions pour répondre aux défis des transports publics urbains. Sur le plan empirique, nous nous intéressons à deux mégaprojets d’électrification des transports récents, soit celui du Réseau express métropolitain (REM) à Montréal et celui de la Ligne de la Confédération de l'O-Train à Ottawa. Ces mégaprojets impliquent eux-mêmes des défis de gouvernance significatifs. Notre question de recherche place la gouvernance des mégaprojets d’électrification des transports publics urbains au centre de notre objet d’étude : Dans quelle mesure le choix du modèle de gouvernance influence-t-il la mise à l'agenda des grands projets d'électrification du REM et du OTrain ? En choisissant cette question de recherche, nous souhaitons comprendre deux aspects de la gouvernance : le premier vise à expliquer l’apparition et la formulation de politiques d’électrification des transports publics à Montréal et à Ottawa. Le deuxième aspect cherche à comprendre si le choix du modèle de gouvernance des deux projets fait partie de la solution au problème : un modèle de PPP « déguisé » en partenariat public-public de la Caisse de dépôt et placement du Québec (CDPQ) à Montréal et un modèle en partenariat public privé (PPP) piloté par la Ville à Ottawa. Dans le but de comprendre le degré d’influence de ces modèles de gouvernance nous utilisons le modèle d’analyse basé le concept des PPP et sur la mise à l’agenda des politiques inspiré du modèle de Kingdon. Cette approche fournit un cadre d’analyse de l’action publique ciblant la formulation des problèmes publics et l’explication des décisions prises par les acteurs publics en tenant compte de l’écosystème des acteurs pouvant influencer les décisions. La méthodologie utilisée s’appuie sur une étude de cas comparée entre les deux mégaprojets. Les données collectées et analysées sont de type qualitatif et s’inspirent d’une tradition archivistique historique. Cette thèse tend à confirmer que le choix des modèles de gouvernance des mégaprojets d’électrification des transports est une variable déterminante dans la mise à l’agenda de ces projets. Nos analyses tendent aussi à démontrer que les fenêtres d’opportunités ne peuvent pas s’ouvrir sans un choix d’un modèle de gouvernance dans la phase de la mise à l’agenda et non après. L’originalité de cette thèse c’est qu’elle démontre que le modèle de gouvernance des mégaprojets s’ajoute aux facteurs influant la solution dans le modèle de Kingdon.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.803
Threshold uncertainty score0.392

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0020.001
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

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.

Opus teacher head0.071
GPT teacher head0.307
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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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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Citations0
Published2022
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