Notice bibliographique
Résumé
To honour the distinguished career of Donald Savoie, Governing brings together an accomplished group of international scholars who have concerned themselves with the challenges of governance, accountability, public management reform, and regional policy. Governing delves into the two primary fields of interest in Savoie's work - regional development and the nature of executive power in public administration. The majority of chapters deal with issues of democratic governance, particularly the changing relationship over the past thirty years between politicians and public servants. A second set of essays addresses the history of regional development, examining the politics of regional inequalities and the promises and pitfalls of approaches adopted by governments to resolve the most vexing policy problems. Contributors provide readers with a valuable primer on the key issues that have provoked debate among practitioners and students of government alike, while reflecting on government initiatives meant to address inadequacies. Showcasing the practical experience and scholarly engagement of its authors, this collection is a valuable addition to the fields of public administration, public policy, political governance, and regional policy. Contributors include Peter Aucoin (Dalhousie University), Herman Bakvis (University of Victoria), James Bickerton (St Francis Xavier University), Jacques Bourgault (École nationale d'administration publique/UQAM), Thomas Courchene (Queen's University), Ralph Heintzman (University of Ottawa), Mark D. Jarvis (University of Victoria), Lowell Murray (Senate of Canada, retired), B. Guy Peters (University of Pittsburgh), Jon Pierre (University of Gothenburg) Mario Polèse (INRS-UCS), Christopher Pollitt (Leuven University), Donald J. Savoie (Université de Moncton), and Paul G. Thomas (University of Manitoba).
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,258 | 0,132 |
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 ».