Notice bibliographique
Résumé
Abstract This chapter examines Government of Canada policies that profoundly altered Canada’s research universities. It argues that the federal university research policies are examples of successful public policies. The chapter shows how such initiatives as the Canada Research Chairs, the Canada Foundation for Innovation, and a program for the federal funding of the indirect costs of federal research grants were priorities for Liberal prime minister Jean Chrétien’s majority governments in the late 1990s and early 2000s. It notes how these programs were made possible by the governments’ receipt of unexpected budget surpluses. Chrétien insisted that a priority for the expenditure of these surpluses was university research, which he saw as essential to building Canada as a force in the emerging ‘knowledge economy’. A small group of university presidents, advisors in the Prime Minister’s Office, and senior officials in the Department of Finance spearheaded the policies. The policies established Ottawa as the dominant force in Canadian university research policy and strengthened federal links with major research universities including the University of Toronto, University of British Columbia, and McGill University. The chapter also shows how Chrétien’s policies have stood the test of time and were supported by Prime Minister Harper’s Conservative governments. The chapter notes how the federal policies created a clear set of policy winners and losers.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,013 |
| Communication savante | 0,013 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».