Canada's Integrity Regime: The Corporate Grim Reaper
Notice bibliographique
Résumé
In 2019, SNC-Lavalin made global headlines after it was revealed that the Canadian Prime Minister, Justin Trudeau, had interfered in the prosecution of the company for the bribery of Libyan officials. Although the scandal was primarily viewed as political, it also highlighted flaws in Canada’s Integrity Regime; specifically, the regime’s unworkable and draconian approach to debarment. This Article will address the pressing need in Canada to modify its debarment remedy and enact a system that more effectively protects the government’s interests. To illuminate the current issues facing Canada’s Integrity Regime, this Article will begin by examining Canada’s debarment system, outlining the various iterations of the Integrity Regime. The Article then examines the debarment policies of a more mature and flexible debarment regime, focusing on Canada’s neighbor and trading partner—the United States. It considers the history of this regime and outlines the scope of debarment officials’ roles in this more forward-looking system. The Article next considers the repercussions of Canada’s current approach to debarment, using the SNC-Lavalin affair as a case study. The Article concludes by recommending that Canada implement a discretionary debarment regime allowing government officials to make decisions that are in the best interest of the Canadian government and the population that it governs.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,044 | 0,020 |
| Communication savante | 0,011 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».