Notice bibliographique
Résumé
Is the Canadian government contributing to its own underperformance? An insider’s guide to steering our nation toward greater efficiency Canada is struggling. Our growth is anemic, our standard of living is stagnant, our housing is unaffordable, and our health care system is nearing a breaking point. To make matters worse, the government fails to deliver core services and avoid management fiascos like the ArriveCan and Phoenix scandals. These failures are systemic and interconnected. What connects them is a fatal flaw in how the federal government operates, makes decisions, and takes action. Power has shifted from Cabinet to the Prime Minister and Prime Minister’s Office, with political staff taking on a larger role relative to the Public Service, and parliament has lost its ability to call the elected government to account. With 50 years of combined experience in leadership positions in government, authors Lynch and Mitchell offer an expert’s perspective on how to restore accountability and rebuild a culture of excellence by proposing a new blueprint for reshaping government. As Canadians face uncertainties at home and abroad, these practical and straightforward recommendations offer a path forward to ensure our nation’s prosperity.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,031 |
| Communication savante | 0,022 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,006 |
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 ».