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Enregistrement W773612893 · doi:10.71781/24368

Le processus d’élaboration des politiques publiques de retraite au Canada et au Québec de 2003 à 2008

2011· dissertation· fr· W773612893 sur OpenAlexaboutno aff
Sabrina Ruta

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2011
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les recherches en relations industrielles portent rarement sur les politiques publiques du marché du travail. Lorsqu’elles existent, ces recherches s’intéressent généralement à l’efficacité de ces politiques. Or, cette thèse illustre l’importance de comprendre comment se forment les lois et les règlements. Afin de mieux comprendre le processus d’élaboration des politiques publiques, une étude de cas a été réalisée dans le domaine des retraites au Québec et au Canada entre 2003 et 2008. Les retraites ont été ciblées en raison des bouleversements socio-économiques que connaissait le Canada à l’époque, notamment le vieillissement de la population et les fluctuations des rendements des fonds de retraite. Ce sujet a également été retenu car il s’agit d’une compétence partagée entre les paliers gouvernementaux fédéral et provinciaux ainsi que partagée entre le secteur public et privé.Afin d’étudier la question, des théories en relations industrielles et en sciences économiques ont été considérées. C’est toutefois la théorie des courants multiples du politologue américain John Kingdon qui a été retenu comme fondement théorique de cette thèse. Cette théorie, qui postulait que les acteurs voulant influencer les politiques publiques devaient attirer l’attention sur des problèmes, contrôler le débat sur les politiques considérées et se faire des appuis, a été confirmée. La contribution majeure de cette thèse a été d’identifier les différents types d’acteurs impliqués dans le processus d’élaboration de politiques publiques de retraite, les stratégies qu’ils ont employées pour y parvenir et les résultats de leurs efforts.

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)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil0,928

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0130,007
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2011
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