La capacité d'analyse des politiques au gouvernement du Québec : Résultats du sondage auprès de fonctionnaires québécois
Bibliographic record
Abstract
Sommaire : Cette note de recherche vient compléter les travaux de Michael Howlett et coll. sur la capacité des gouvernements canadiens d'élaborer des politiques publiques. La vague du nouveau management public a pris son élan dans l'idée qu'il fallait améliorer la prestation des services à la population. Certains auteurs comme Metcalfe ont souligné que l'État négligeait alors la gestion en favorisant le « conseil stratégique » (policy advice). Il était bien vu de s'intéresser aux politiques et non à la gestion. Après des décennies passées à rechercher plus d'efficience, a-t-on poussé trop loin dans l'autre direction? Les administrations publiques ont-elles la capacité d'élaborer des politiques publiques? Les personnes chargées de le faire ont-elles reçu la formation nécessaire? Cette note de recherche présente la partie québécoise du sondage pancanadien sur la capacité en politiques publiques. Ce rapport complète l'analyse en présentant les résultats obtenus par sondage auprès de fonctionnaires québécois. Nous nous sommes intéressés plus précisément à la formation universitaire et au perfectionnement reçus par les fonctionnaires qui participent à la conception et à la formulation des politiques publiques.
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 | 0.003 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".