Bibliographic record
Abstract
Sommaire Il y a une trentaine d'années, dans les démocraties anglo‐américaines, les politiciens ont adopté une série de mesures conçues pour leur assurer une position dominante dans l'élaboration des politiques publiques et pousser les hauts fonctionnaires à devenir de meilleurs gestionnaires. Le gouvernement du Canada n'y a pas fait exception. Essentiellement, les politiciens ont décidé de se tourner vers le secteur privé pour améliorer la gestion du secteur public. Ces efforts ont échoué, ont coûté cher aux contribuables et ont rompu les amarres de la fonction publique fédérale. Cet article soutient que la fonction publique a besoin de redécouvrir ses racines, et qu'elle doit abandonner les hypothèses simples liées aux intérêts personnels et aux modèles déductifs et le mantra voulant que les réformes inspirées du secteur privé puissent engendrer des changements productifs dans le secteur public.
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 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.001 |
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".