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Enregistrement W7135089883 · doi:10.69733/clad.ryd.n93.a472

De la acción pública a las políticas públicas basadas en evidencia: el caso de la Ley de Equidad Salarial en Quebec

2025· article· W7135089883 sur OpenAlexaffabout
Víctor Armony

Notice bibliographique

RevueReforma y democracia. · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Work (physics)Field (mathematics)Scope (computer science)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En el ámbito de la formulación de políticas públicas y del diseño institucional, el uso de evidencia científica se ha consolidado como un principio fundamental para orientar decisiones informadas y efectivas. Sin embargo, a pesar de su aceptación generalizada, la integración de la evidencia en la acción pública, entendida como el proceso más amplio de construcción y legitimación de problemas colectivos que involucra tanto a actores estatales como sociales, enfrenta desafíos complejos que van más allá de la mera disponibilidad de datos confiables. Este texto explora las razones que fundamentan la insistencia en una práctica basada en evidencia, considerando las tensiones entre objetivos políticos y criterios técnicos, la erosión de consensos sociales sobre la realidad factual y las implicancias metodológicas en la producción y aplicación del conocimiento. A través de este análisis y de un ejemplo emblemático de política pública, la Ley de Equidad Salarial de Quebec, que se inscribió en una acción pública más amplia y permitió avances concretos en la reducción de la discriminación de género en el mercado laboral, se busca ofrecer una reflexión crítica sobre cómo garantizar que la evidencia contribuya de manera efectiva al cambio institucional en contextos sociopolíticos dinámicos y a menudo contradictorios.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,935
Score d'incertitude au seuil0,473

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0160,024
Communication savante0,0170,005
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,361 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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