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Enregistrement W7161981715 · doi:10.82308/42756

La rationalité organisationnelle: Une explication possible de l'état de la politique canadienne en matière de brevets pharmaceutiques?

2010· dissertation· fr· W7161981715 sur OpenAlexaboutno aff
Melanie Bourassa Forcier

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePolitics, Economics, and Education Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNormativeRationalityState (computer science)Government (linguistics)Public policyPolicy analysisRationalization (economics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present thesis seeks to shed new light on the reasons explaining the state of the Canadian policy on pharmaceutical patents (hereinafter the Canadian Policy ) as well as on its normative shortcomings. A better understanding of the reasons underlying its existence will enable those who wish to suggest ways of updating it, to improve their viability with the Canadian government. The shortcomings of the Canadian policy on pharmaceutical patents are reflected in its sub optimal character which, in turn, leads to a failure by the Canadian Policy to maximize collective interest. Our analysis of the state of the Canadian Policy is based on theoretical analysis parameters that we have grouped under the heading Theory of Organizational Rationality . Essentially, we argue that the Canadian Policy results from a bargaining process between rational agents endowed with varying levels of influence on the Canadian government's final decision while the government is itself a rational agent involved in the Canadian Policy's creation process. For this reason, we submit that the Canadian Policy will only maximize collective interest if said interest is represented by an influential organization at the bargaining table.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,860
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,028
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,277 · 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'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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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