Les collaborations public-privé en santé publique au Canada et la responsabilité publique des acteurs participants: une analyse juridique d'un phénomène émergent
Notice bibliographique
Résumé
This thesis penetrates the complex and often opaque universe of collaborations between public and private actors in Canada's public health sector. The thesis examines the diverse facets of four public-private collaborations evolving at the federal level, in Quebec and in British-Columbia, and demonstrates how the law ensures these actors are accountable towards three forums: elected representatives, the auditor general and the citizens. On the basis of these examples, we address the foreseen challenges to public accountability, a pillar of democracy, arising from collaborative governance. Our analysis sheds light on the contribution of the law in this regard, but also on its deficiencies, by distinguishing the respective inputs of the norms stemming strictly from the State and of legal norms developed jointly by collaborating public and private partners. Finally, we conclude that there is a gap between the enthusiasm for public-private collaborations in the public health sector and the recognition of this governance model in the legal norms framing the actors' accountability. This gap might be symptomatic of a difficulty or a delay in the law's adaptation to this emerging governance model.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,015 |
| Communication savante | 0,018 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».