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Enregistrement W7104255917 · doi:10.71781/2243

Government contracts and public values : the case of court administration

2021· dissertation· en· W7104255917 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueOccupational and Professional Licensing Regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Public sectorAdministration (probate law)Private sectorPublic policy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette thèse examine le rôle du secteur privé au sein du Système de Gestions des Cours et du Greffe (SGCG) qui a pour objectif de fournir un soutien administratif aux tribunaux judiciaires du Canada. Si, jusqu’à présent, cette tâche revenait au personnel des diverses cours, il est finalement apparu nécessaire de réduire les délais de procédure et d’accroître l’efficacité des tribunaux en sollicitant le secteur privé. C’est ainsi que les gouvernements ont pris l’initiative de moderniser le SGCG en investissant dans la transformation numérique, afin de permettre la numérisation et l’indexation des documents, ainsi que l’automatisation du flux de travail. Au coeur de cette étude nous pouvons identifier un certain mécontentement quant à la manière dont le droit public tend à réglementer les services offerts par le secteur privé aux tribunaux. Plus précisément, cette thèse soutient que la méthode employée par les différents gouvernements (fédéral et provincial) concernant la réglementation des contrats, ne permet pas de faire face à la pression croissante que les acteurs privés exercent sur l’indépendance judiciaire, valeur pourtant fondamentale. Cela s’explique par le fait que cette régulation est trop centralisée, et qu’elle ne tient pas compte des besoins spécifiques à chaque institution et aux projets impliquant le secteur privé. Cette thèse suggère donc de s’appuyer sur des instruments alternatifs – tels que le processus d’acquisition de marchés et les clauses contractuelles qui en découlent – afin de combler les lacunes réglementaires existantes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,178 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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