The institutionalization of Subnational Foreign Relations: a comparative study between the cities of São Paulo and Toronto
Bibliographic record
Abstract
A despeito da crescente literatura sobre a atuação internacional dos governos locais, permanece a percepção de que faltam perspectivas teóricas e empíricas que abordem os fatores que influenciam na formação das estruturas e estratégias internacionais na gestão pública local. Tendo em vista tais carências, a presente tese tem por objetivos apresentar (i) uma discussão teórica e conceitual sobre o tema, propondo a utilização do termo \"relações externas subnacionais\" como conceito mais adequado à descrição do fenômeno em estudo; (ii) um instrumento de análise que relaciona os principais fatores impulsionadores das relações externas subnacionais propostos por Kuznetsov (2015) aos três níveis da paradiplomacia propostos por Lecours (2008) - econômico, político e de cooperação; e (iii) uma análise comparativa dos casos de São Paulo e Toronto, explorando os respectivos processos de institucionalização das relações externas destas duas cidades. Analisando-se o processo de institucionalização das relações externas na gestão local das duas cidades, verificou-se a existência de três principais aspectos que influenciaram tal processo: (i) o contexto econômico, político e social de cada cidade; (ii) a relação entre o tipo de federalismo existente no Brasil e Canadá e o estabelecimento de relações externas no nível local; e (iii) o perfil de atuação do gestor público local.
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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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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.
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".