Détecter et prévenir la collusion dans les marchés publics en construction: Meilleures pratiques favorisant la concurrence
Notice bibliographique
Résumé
With assertion of collusive behavior in public construction projects, this report looks at the best practices meant to detect and to deter collusion in procurement. Based on regulatory frameworks, an overview of actual processes in public procurement and of construction industry regulation is explored. The economic analysis of tender as a bidding process, and of a cartel's internal logic, helps understand the impact of collusive behavior in public procurement. Also, drawing on best practices, this report suggests the means to detect and to deter collusion with improvements to the Québec's public procurement framework. Dans la foulée d'allégations de collusion dans les contrats publics en construction, le présent rapport s'intéresse aux meilleures pratiques visant à détecter et prévenir la collusion dans les marchés publics. Sur la base des cadres réglementaires spécifiques, un survol des pratiques actuelles dans les marchés publics et de l'organisation du secteur de la construction est proposé. L'analyse économique de l'appel d'offres comme forme d'enchère, et du fonctionnement d'un cartel, permet aussi de mieux comprendre l'impact de la collusion dans les marchés publics. Ce rapport propose finalement, à partir d'un ensemble de pratiques reconnues, les moyens de détecter et de prévenir la collusion et des pistes d'action à mettre en place dans le cadre des marchés publics québécois.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,062 | 0,172 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,013 |
| Communication savante | 0,016 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».