The State of the Canadian Appointment Process After Liberal Reforms
Notice bibliographique
Résumé
In 2016, the newly elected Liberal government introduced reforms to the appointments system following well established partisan selections by previous governments. The government claimed that the new policy would provide Canadians with a more honourable, merit-based appointment process that would be free from political interference. This paper assesses the extent to which the objectives of the new policy came to fruition. The research examines the process of citizen participation by evaluating 1,168 Governor-in-Council (GIC) appointments made by the Liberal government to 204 federal institutions over the first four years of the program. The paper compares this group to 1,428 GIC appointments made by the former Conservative government during its final term in office. The research explores whether the reforms have changed the type and quality of appointments to federal organizations since the new system came into effect. The analysis uses the publicly available demographic information of geographic location, educational background, occupation, and gender for each appointee. This paper provides critical insight into current and future processes of citizen participation and discusses its implications for democratic politics in Canada. The research shows that the Liberal reforms did not improve the quality of appointments to federal organizations. The relevant demographic information for the Liberal appointees was similar to that of the Harper government, which meant the new changes tended to focus on representation rather than qualifications.
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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 | 0,016 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».