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Enregistrement W2779601233 · doi:10.3138/jcs.2017-0030.r1

Debating Bill C-18: An Analysis of Power and Discourse in Parliamentary Proceedings on Canada’s <i>Agricultural Growth Act</i>

2017· article· en· W2779601233 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Wesley Tourangeau

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Studies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationLegislatureAgricultureEquity (law)Context (archaeology)AccountabilityPolitical sciencePower (physics)SociologyEconomicsLawPublic administrationLaw and economicsPolitical economyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bill C-18, Canada’s Agricultural Growth Act, amended several pieces of agricultural legislation and represents an important step in Canada’s efforts to modernize its agriculture and agri-food legislation. Although the bill received widespread support from many farm and seed organizations, the groups who critically opposed it cited potential implications such as increased corporate control, further restrictions to seed-saving practices, and financial hardships. How were these highly divergent perspectives accounted for within law and policy formation? Using a framework based on multiple forms of power, this article contributes to a broader and more integrated approach to exploring the ways power dynamics get articulated in law and policy debates. Discourse analysis of 32 parliamentary documents helps to shed light on a range of patterns regarding relations of power in the text and context of these debates. Based on this analysis, I discuss how varying and interconnected relations of power produced an imbalanced climate for agriculture and agri-food law and policy development—one that prioritizes economic freedom, global competitiveness, and private property rights. Further research regarding these varied and complex power relations is necessary for improving equity and accountability within these legislative contexts and, more generally, Canada’s agriculture and agri-food system.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,799
Score d'incertitude au seuil0,926

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0590,045
Communication savante0,0180,005
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,289
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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