MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
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 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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,562
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Explorer davantage

Même revueReforma y democracia.Même sujetSocial Sciences and GovernanceTravaux en français237 207