Ethics and Leadership in Times of Austerity: Ontario's Courts and "Justice on Target"
Notice bibliographique
Résumé
Inefficiencies in the public service are best identified by public servants actually delivering the services. If these employees are convinced that they will be treated with respect— which includes the assurance that they will continue to be employed although possibly in a different capacity—and if these employees have the integrity to care about the public good in contrast to thinking of their employment as merely a job to pay the bills, they are likely to generate ideas that could result in more effective public services at less cost. In addition to input from the field, a successful cost saving strategy requires strong, high profile leadership from top departmental personnel such as the Minister and Deputy Minister. And finally, a successful strategy requires that all key stakeholders are properly consulted, and buy into to the recommended strategy (Gabor and Greene, 2002).This paper tests this argument by analyzing the successes and failures of the Ontario Ministry of the Attorney General’s “Justice on Target” initiative. Announced by the Attorney General in 2008, the goal of this innovation was to reduce by an average of 30 per cent the number of court appearances between the initiation of a case and its disposition, and the average time between initiation and disposition. This goal was to have
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,025 |
| Communication savante | 0,009 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».