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Record W1560182929

La gouvernance des grands projets d'infrastructure publique - Diagnostic et recommandations

2006· preprint· fr· W1560182929 on OpenAlexaboutno aff
Roger Miller, Joanne Castonguay, Danielle Lareau, Féthi Chebil, Louise Roy, Lydia Yakonowsky

Bibliographic record

VenueRePEc: Research Papers in Economics · 2006
Typepreprint
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicPublic-Private Partnership Projects
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceConcurrenceArtPhysics
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au Québec, plusieurs grandes infrastructures publiques sont dans un état de désuétude avancée et doivent être remplacées ou mises à jour, et ce, dans un contexte de rareté des fonds publics. Parmi celles qui ont fait l'objet de décisions récemment ou devront le faire à court terme, notons les deux grands hôpitaux de Montréal, le réseau routier à maints endroits, le réseau d'aqueduc de la métropole. Or, les grands projets publics de construction, au Québec et ailleurs dans le monde, connaissent souvent d'importants dépassements de coûts et d'échéanciers et font l'objet de toutes les spéculations qui accompagnent ce genre de problème. L'examen de la performance des grands projets d'infrastructure publique révèle que « l'approche conventionnelle de développement et d'évaluation des grands projets comporte des lacunes importantes » en ce qui a trait à la planification, aux considérations environnementales, aux analyses de risques et à la défense des intérêts des parties affectées. Une observation partagée par d'autres chercheurs, notamment par Roger Miller et son équipe dans le cadre du projet de recherche IMEC (International Program on the Management of Engineering and Construction) . Partout dans le monde, ce constat, combiné à d'autres grandes tendances telles que la concurrence entre les pays, les crises de finances publiques et l'évolution rapide des technologies, a favorisé la transformation en cours des institutions et des mécanismes de gouvernance dans lesquels s'inscrivent dorénavant les grands projets d'infrastructure publique. C'est ce même constat qui a motivé le Secrétariat du Conseil du trésor à remettre en question les mécanismes de gouvernance des grands projets d'infrastructure publique du Québec. La transformation souhaitée de nos institutions a pour objectif de maximiser la valeur pour la société des investissements gouvernementaux en infrastructures. C'est dans le cadre de cette démarche que s'est inscrit le projet de recherche pour le développement d'un cadre de gouvernance des projets d'infrastructure publique mené par l'équipe de recherche du CIRANO. Ce document présente sommairement les enjeux stratégiques observés au cours du projet et présente les principaux éléments du cadre institutionnel de gouvernance recommandé. Il résulte des travaux de recherche réalisés dans le cadre des cinq chantiers suivants : 1. Une consultation auprès des principaux détenteurs d'enjeux au Québec pour acquérir une bonne compréhension du contexte dans lequel sont développés les grands projets d'infrastructure publique et faire ressortir les enjeux associés aux pratiques actuelles. 2. Une revue de la littérature visant à mettre à niveau l'état des apprentissages théoriques sur la gouvernance des grands projets. 3. Un étalonnage (benchmarking) des cadres institutionnels de gouvernance dans d'autres juridictions (en particulier les initiatives de l'Angleterre et de la Norvège) afin d'identifier les meilleures pratiques. 4. Une analyse des grands projets québécois pour clarifier les enjeux associés à la gouvernance des grands projets au Québec du point de vue des différents acteurs engagés directement dans la gestion et la réalisation des projets. 5. Une analyse de la gouvernance sociopolitique dans le but d'acquérir une meilleure compréhension des risques sociopolitiques associés à une décision d'investissement public et d'examiner les meilleures pratiques de gestion de ces risques.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Research integrity
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.539
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.003
Open science0.0020.003
Research integrity0.0010.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.030
GPT teacher head0.307
Teacher spread0.277 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2006
Admission routes1
Has abstractyes

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