Notice bibliographique
Résumé
At the outset there is need to clarify usage of the term “Ombudsman”. Statutes and other official references usually pertain to the position of the Ombudsman, while common usage may either be to the position or to the current incumbent who occupies that position. It is thus necessary to be cognizant of the context in which the term is used. We will often use the term “OmbudsOffice” where appropriate because the staff in the Ombudsman’s office usually plays a key role in processing and deciding public complaints. The Classical Model To revisit an old idea, Parliament’s task is not to govern but to make certain that Government does govern in the public interest, fairly, and impartially according to law. This task includes the monitoring of administrative decision-making – a task that has become more difficult with the growth of the welfare state following World War II, as more administrative decisions of an increasingly complex and technical nature were implemented by specialists in the public bureaucracy. Not surprisingly, with this growth of the modern administrative state, there was an accompanying increase in complaints of alleged administrative wrong-doings with no efficient means for their resolution. It was in this context that Sir Guy Powles, New Zealand’s first Ombudsman, expounded for his Canadian audience in the mid-1960s how and
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,009 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».