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Enregistrement W2094266566 · doi:10.7202/1029013ar

La reddition de compte : le maillon faible du développement local? Regards sur les centres locaux de développement

2015· article· fr· W2094266566 sur OpenAlexaffvenueabout
Jean‐François Simard, Yvon Leclerc

Notice bibliographique

RevueÉconomie et solidarités · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesCentralisationPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La création des centres locaux de développement (CLD) remonte à la seconde moitié des années 1990. Elle marque une étape singulière dans l’histoire de la décentralisation au Québec. Cette structure tout aussi inédite qu’innovante est calquée sur le territoire des municipalités régionales de comté (MRC). Elle s’est principalement vu confier la responsabilité de soutenir la création de l’emploi à l’échelle locale et supramunicipale, dans une période marquée par un taux élevé de chômage. Chaque CLD est doté d’un conseil d’administration autonome, majoritairement composé d’élus locaux. Ces organismes à but non lucratif sont financés à parts égales par l’État québécois et les municipalités. Du reste, l’idée de décentralisation est généralement associée à une plus grande transparence administrative et à un dialogue plus étroit des organisations (quasi) publiques avec la société civile. Or, une enquête menée auprès de plusieurs CLD démontre paradoxalement que ce processus de décentralisation administrative se fait en l’absence d’une reddition de compte adéquate portant sur la qualité des services offerts par les CLD à leurs collectivités respectives. En ce sens, la décentralisation administrative n’est pas forcément un gage de démocratisation du développement. Toutefois, l’introduction récente de dispositions administratives par le ministère de tutelle, de concert avec la ville ou la MRC ainsi qu’en accord avec le guide des bonnes pratiques, a permis une amélioration sensible de la reddition de compte dans les CLD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,710
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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