Informations, intérêts, et consultations publiques : une analyse de l'impact des parties prenantes sur la réglementation canadienne
Notice bibliographique
Résumé
Les consultations publiques comptent. Elles permettent aux citoyens, aux groupes d’intérêt et aux entreprises de signaler leurs préférences aux administrateurs canadiens. Elles servent également d’espace où les différentes parties prenantes de la règlementation peuvent partager leur savoir et leurs connaissances. Contrairement aux courants théoriques et empiriques dominants, elles ne sont pas qu’un instrument symbolique. Les consultations ne se limitent pas non plus à être une avenue supplémentaire permettant aux intérêts économiques d’exercer une influence indue sur l’articulation des politiques publiques. Cette thèse démontre que l’étendue des consultations publiques a une incidence sur l’importance des changements règlementaires et que la diversité des participants prenant part à celles-ci est positivement corrélée à la sévérité des règlements. Elle argumente également que les administrateurs consultent systématiquement les organismes et individus s’identifiant comme Autochtones lors de l’écriture de leurs règlements. \n \nNéanmoins, les résultats des analyses présentées dans cette thèse supportent le fait que les entreprises sont le type de parties prenantes qui participent le plus largement et le plus fréquemment aux consultations publiques. De plus, ces résultats démontrent que les consultations règlementaires restent généralement limitées et que les administrateurs peuvent difficilement incorporer les savoirs autochtones à leurs analyses d’impact. \n \nGlobalement, cette thèse présente par quel mécanisme les administrateurs peuvent intégrer à leur travail des informations (politiques et/ou techniques) qui leur sont normalement inaccessibles. Elle décrit quel est l’effet d’inclure des informations diversifiées sur la nature des règlements et quel type d’information est recherché et utilisé par l’administration publique canadienne.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».