De l'État-providence à l'État accompagnateur dans la gestion du social: le cas du développement régional au Québec
Bibliographic record
Abstract
Voulant signifier le passage de l'État-providence à l'«État accompagnateur», le gouvernement du Québec a enclenché en 1992 l'application d'une importante réforme de ses politiques et programmes en matière de développement régional. Cette réforme marque la fin d'une époque où développement régional signifiait aussi bien appui aux régions en difficultés que standardisation de la gestion du social partout sur le territoire, et ouvre la porte à un type de gestion qui combine flexibilité et privatisation. Les communautés locales et régionales se voient transférer la responsabilité de planifier leur développement et, partant, d'établir de nouveaux consensus entre les acteurs sociaux et économiques afin de favoriser l'entreprise privée dans les régions. Jusqu'à quel point ce changement contribue-t-il à renforcer les communautés locales ? C'est la question que pose cet article, et à laquelle il essaie de répondre en expliquant d'abord, dans une perspective théorique, la filiation entre le développement régional et l'État-providence, et ensuite en examinant l'évolution du développement régional au Québec de la Révolution tranquille à nos jours.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.000 |
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".