La tarification des services publics : constats et recommandations pour les municipalités du Québec
Bibliographic record
Abstract
Les administrations publiques n'ont pas toutes une politique tarifaire officielle et complète, mais elles ont toutes des pratiques tarifaires. L'objet de cette étude consiste, dans un premier temps, à déterminer les meilleures pratiques en matière de tarification. L'étude répertorie ainsi des critères d'excellence qui sont appliqués dans des villes canadiennes et américaines de tailles diverses, ainsi que dans des provinces et États. Dans un second temps, cette étude vise également à vérifier leur application en matière de tarification fiscale et ponctuelle dans deux villes témoins du Québec. La comparaison des revenus de la tarification dans les villes québécoises et canadiennes ainsi que l'analyse de la pratique tarifaire dans les deux villes témoins donnent à penser que plusieurs municipalités québécoises n'utilisent pas au mieux ce levier financier. Il y a tout lieu de croire qu'il subsiste un écart important entre le coût total d'un service et le tarif imposé aux utilisateurs, écart qui perdure faute d'un réexamen systématique et périodique de l'évolution des coûts réels. Il est donc recommandé au ministère des Affaires municipales, des Régions et de l'Occupation du territoire d'envisager avec ses interlocuteurs municipaux et toutes les parties prenantes une loi-cadre sur la tarification des services municipaux qui pourrait s'inspirer, par exemple, de la politique très complète du gouvernement du Québec en cette matière.
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 | 0.005 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".