Les infrastructures actuelles de l’éthique gouvernementale et la sanction des agents publics au Canada
Bibliographic record
Abstract
Dans le présent texte, l’auteur présente le cœur de son argumentation qui a servi d’avis au Procureur général du Canada dans le contexte des procédures judiciaires intentées par Marc Lefrançois, ex-président de Via Rail (société nationale de transport ferroviaire canadien), contre le Procureur général du Canada pour dommages moraux et dommages exemplaires, en raison de son congédiement, motivé par le non respect de ses engagements à l’égard de l’éthique. L’auteur a structuré son argumentaire afin de répondre aux questions suivantes : quelle est l'importance et quel rôle joue l'éthique dans le lien de confiance d'un gouvernement ou du public à l'égard du titulaire de charge publique ? Quel type de normativité éthique régit la conduite d'une personne titulaire d'une charge publique ? Ces balises sont-elles différentes de celles du milieu privé et, le cas échéant, quelles sont ces différences ? Dans le cadre de ce mandat, l’auteur a tenté de répondre aux questions posées à partir de sa posture de politologue spécialisé en éthique appliquée au contexte gouvernemental ; il a alors analysé les dispositifs officiels qui ont été mis en place par nos gouvernements au cours des dernières années et aux différents rapports faits par des agents publics, que l’on nomme souvent les gardiens de l’éthique gouvernementale.
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 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.021 | 0.027 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".