The Politics of Public Management: The HRDC Audit of Grants and Contributions
Notice bibliographique
Résumé
The Politics of Public Management: The HRDC Audit of Grants and Contributions, David A. Good, The Institute of Public Administration of Canada Series in Public Management and Governance; Toronto, University of Toronto Press, 2003, pp. 240 The literature in public administration in some ways suffers from not having more practitioners reflecting, writing and analyzing their experiences. Thus David Good's book analyzing the HRDC's so-called “billion dollar boondoggle” is a welcome contribution. His background as both a senior manager/executive within the Federal government and his academic credentials—a doctorate in policy and administration sets him apart—as a practitioner-academic. Good possesses the senior public manager's mind for detail and this book provides a clear account of the ebbing and flowing of events, beginning with the January 2000 release of HRDC's internal audit that implied a loss of a billion dollars, to the Auditor General's report of October that same year which, while critical of monitoring and reporting practices, concluded that only $85,000 was unaccounted for. The media and the opposition, at this point quickly lost interest.
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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 | 0,008 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,021 |
| Communication savante | 0,022 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».