How and Why Privatization is Still Widely Used as a Policy Tool in Canada: a Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the policy process surrounding the decision to privatize and its effects on government, the public, labour, and the business community in Canada. Four case studies are looked at in two different sectors (waste collection and public transit) and two municipalities (The Greater Toronto Area (GTA) and the Greater Vancouver Regional District (GVRD)). The results were analyzed through a network/class theoretical framework using open-ended coding. Two main questions were asked: (1) Does privatization create winners and losers? and (2) How and why is privatization still used widely as a policy tool if there now exists a large body of evidence that suggest that it is a poor policy option? The study resulted in a number of findings related to both questions. In particular a number of important and telling variables emerged from the data. For the first question, it became clear that privatization did in fact produce winners and losers. More specifically, it became clear that there were clear winners and clear losers in the privatization equation. For these particular cases it was clear that the government, the public, and organized labour lost, while only the business community won. For the second question, the results showed that a number of factors influence the decision-making process surrounding privatization, and often times these factors are anything but empirical or evidence-based. The results showed that factors like ideology, political reasons, and network relationships played a key role in influencing policy, while factors like evidence, increased efficiency, and increased productivity were lacking or ignored. Overall, this study represents a contribution to the field of policy studies and the study of privatization. First, this ''''' dissertation represents a contribution to the small but growing body of critical approach literature that seeks to understand the effects of privatization. Second, it helps build the case for the network/class approach to be included as one of the more insightful approaches to understanding the policy process. Finally, it sheds new light on the policy and decision-making processes that surround privatization, which, for the most part, have been unclear, understudied, and secretive.
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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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,019 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».