Data-Gouv-FR/composition-de-lassemblee-deliberante-du-sidec-du-jura

SIDEC是一个由委员会管理的混合工会。该委员会由以下成员组成：* 每个县4名代表代表市镇，* 每个市镇共同体1名代表，* 2名代表代表Lons Agglomération社区空间（ECLA），* 3名代表代表Grand Dole，* 6名代表代表市镇工会，* 8名代表代表省议会。委员会的决定由包括主席和副主席在内的28名成员组成的办公室准备和执行。主席由委员会直接选举产生，负责领导SIDEC。更多信息请访问：<https://www.sidec-jura.com/le-sidec/les-instances/>。该数据集是《国家民选代表名录》的摘录。SIDEC is a mixed union administered by a committee. This committee is composed of: * 4 delegates per canton to represent the municipalities, * 1 delegate per community of communes, * 2 delegates for the Espace Communautaire Lons Agglomération (ECLA), * 3 delegates for Grand Dole, * 6 delegates to represent the municipal unions, * 8 delegates to represent the Departmental Council. The decisions of the Committee are prepared and implemented by the Bureau composed of 28 members, including the president and vice-presidents. The President, elected directly by the committee, leads SIDEC. More information: <https://www.sidec-jura.com/le-sidec/les-instances/>. This dataset is an extract from the [National Directory of Elected Officials].

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国公共数据门户data.gouv.fr，是汝拉省SIDEC（混合联合工会）审议会议的官方组成记录。其构建流程遵循标准化的Hugging Face数据结构，将原始表格资源映射为独立的子集配置，每个配置包含单一的'train'拆分。数据集以Parquet格式存储，便于高效读取与处理，文件路径为'data/rne-sidec-du-jura.parquet'，对应国家民选官员名录的提取版本。

使用方法

用户可通过Hugging Face的datasets库便捷加载该数据集，调用load_dataset函数并指定子集名称'rne-sidec-du-jura'即可获取训练拆分数据。典型用法为：'ds = load_dataset("Data-Gouv-FR/composition-de-lassemblee-deliberante-du-sidec-du-jura", "rne-sidec-du-jura")'，随后通过'ds["train"]'访问具体记录。该数据集适用于分析地方选举代表分布及公共行政决策机构组成模式的研究场景。

背景与挑战

背景概述

该数据集名为《Composition de l'assemblée délibérante du SIDEC du Jura》，源自法国开放数据平台data.gouv.fr，由法国公共数据团队整理发布，创建于2020年9月前后。数据集专注于记录汝拉省（Jura）混合联合工会SIDEC的审议大会构成，详细描述了来自各市镇、市镇共同体、省议会等不同行政单位的代表名额分配。该数据集的发布为地方政府治理、区域公共管理及政治学实证研究提供了关键的结构化数据基础，尤其适用于分析法国地方行政机构的人员配置与权力分布，对理解地方民主参与机制具有重要参考价值，并促进了开放数据运动在法国地方政府透明度中的应用。

当前挑战

本数据集面临的挑战主要涵盖两方面：在领域问题上，其核心任务是解决地方混合联合工会治理结构的透明化与数据化表达，传统的官僚组织描述多依赖非结构化文档（如章程或会议纪要），难以支持跨区域比较与定量分析；在构建过程中，团队需将不同来源（如国家民选官员名录、地方选举记录）的异质数据整合为统一的表格格式，且需处理法语地名、行政单位编码的标准化，以及应对数据更新滞后于实际人员变动的问题。这些挑战要求持续维护数据时效性，并平衡开放许可（LOv2）下的使用灵活性与隐私合规风险。

常用场景

经典使用场景

该数据集详细记录了法国汝拉省SIDEC混合工会审议大会的组成结构，涵盖了市级、社区级及省级代表的分布情况。在政治科学与公共管理研究中，它被广泛用于分析地方跨行政区合作组织的权力分配与代表机制，尤其适用于探讨乡镇联合体与省级行政单位在资源共享决策中的参与度与影响力差异。

解决学术问题

该数据集有效解决了关于地方行政间合作组织内部代表性不均衡的学术问题。通过公开代表来源、数量及层级角色，学者得以量化分析不同行政单元在跨区域公共服务决策中的话语权，检验集体行动理论中的代表性公平性假设，并为法国地方治理改革中的权力归属与民主问责提供了实证基础。

实际应用

在实际应用层面，该数据集助力地方政府与公共咨询机构优化组织架构设计。利用代表构成信息，政策制定者可评估现有治理模型的代表性缺陷，进而调整委员席位分配规则，以提升区域基础设施、废弃物处理等公共事务的决策效率与合法性。

数据集最近研究

最新研究方向

在法国地方治理与公共数据开放的前沿探索中，该数据集聚焦于汝拉省跨市镇混合联合体（SIDEC）审议大会的构成分析，其数据源自法国国家民选官员名录，直接关联到地方行政决策的结构透明化与民主问责机制研究。当前研究热点集中于利用此类精细化的行政实体组成数据，结合社交网络分析与空间统计方法，揭示地方权力分配的模式、跨市镇协作的治理效率，以及民选代表制度在基层的实践演进。该数据集的出现为验证关于法国地方分权改革、特别是市镇联合体内部利益代表均衡性的理论假设提供了关键实证基础，其开放共享特性也推动了从传统定性研究向数据驱动的公共管理范式转变。