Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Avec des entreprises de sécurité privée de renommée internationale comme Garda World, le Canada jouit d’une réelle expertise en la matière et ressemble à certains égards au marché américain très tôt tourné vers l’externalisation des missions de sécurité. Toutefois, Massimiliano Mulone, chercheur à l’Université de Montréal, considère dans cet article qu’à l’inverse de la Grande-Bretagne ou des États-Unis, les raisons de cet essor sont moins à chercher du côté des coupes budgétaires dans les services de police que dans les transformations législatives qui ont parcouru le Canada durant les années 2000 et qui élargissent le périmètre de ce qui relève de la sécurité privée. Si le cadre de régulation varie sensiblement selon les provinces, l’auteur identifie deux caractéristiques communes à l’ensemble des nouvelles législations provinciales : l’élargissement de leur champ d’application et la mise en place de standards de formation. Une seconde tendance dans l’univers de la sécurité privée canadienne touche à l’interaction grandissante de cette industrie avec la population, l’espace public et la police. L’auteur en conclue au risque de « collusion de rationalités » entre les producteurs publics et privés de sécurité qui déterminera en grande partie l’avenir de la sécurité privée au Canada.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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 it