Le discours comptable comme conditionnement de l’opinion publique. Le cas d’Hydro-Québec
Bibliographic record
Abstract
Hydro-Québec est la plus grande entreprise du Québec. Elle occupe une position de quasi-monopole dans la production et la distribution de l’électricité. Malgré son statut particulier tant au niveau économique que dans l’imaginaire des Québécois, comme toutes les entreprises, elle a besoin qu’on en reconnaisse la légitimité pour pouvoir fonctionner dans la société. Mais le caractère étatique de la société d’État donnera une forme un peu particulière à cette légitimité. La légitimité se construit, se répare et se refait principalement à travers des offensives discursives. Le discours comptable se présente comme l’un de ces outils de légitimation. Au cours des années, Hydro a utilisé des concepts comptables – profit, coût, etc. – pour créer un discours légitimant ses choix politico-économiques et, notamment, ses choix tarifaires. Nous voulons ici décrire l’utilisation des concepts comptables dans la production du discours narratif d’Hydro-Québec avalisant l’interfinancement tarifaire, la présence des réserves, les profits à l’exportation, les pertes de la division Distribution et les coûts pour se conformer aux IFRS (International Financial Reporting Standards). Ces éléments sont essentiels pour construire la légitimité dont Hydro a besoin pour fonctionner sans entraves dans la société québécoise. Sans cette légitimité, par exemple, les propositions avancées en faveur de sa privatisation pourraient prévaloir sur celles qui préconisent son maintien dans le giron de l’État.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".