Bibliographic record
Abstract
Résumé Au Canada, les principaux domaines de la protection sociale sont de compétence provinciale. Le niveau fédéral a cependant joué un rôle de premier plan dans l’élaboration des objectifs généraux et dans le financement de la protection sociale. Mais, en 1995, l’ensemble des transferts vers les Provinces a été fortement réduit, obligeant les Provinces à répercuter les politiques de restriction budgétaire massives dans leurs propres services ainsi que dans l’application de leurs programmes. De ce fait, l’autorité morale du gouvernement fédéral pour diriger les politiques dans ces domaines a été fortement atteinte. Cette situation a été aggravée par l’écart croissant entre la capacité du gouvernement fédéral (en excédent) et celle des gouvernements provinciaux (en déficit) à financer leurs programmes. Mais le gouvernement fédéral entend désormais mettre l’accent sur les grands objectifs de politique sociale par le biais d’ententes avec les Provinces, de créations de fondations, d’expertise. Il souhaite aussi pouvoir contrôler les résultats. Le Québec s’est généralement tenu à l’écart de ces ententes et de ces mécanismes impliquant les deux niveaux de pouvoirs. Toutefois, on peut imaginer à terme la confirmation d’un fédéralisme de compétences partagées.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.000 |
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.
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".