Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cet article est d’offrir une perspective historique, politique et institutionnelle sur le programme fédéral de péréquation. L’article montre comment les institutions politiques et le développement même de ce programme structurent les débats qui l’entourent et les changements adoptés depuis sa création. Après avoir formulé un cadre théorique inspiré de l’institutionnalisme historique, l’article explique l’émergence de la péréquation et l’adoption du programme fédéral avant d’explorer les débats et les changements subséquents et, finalement, les controverses des années Martin et Harper. Dans la dernière partie de l’article, nous expliquons comment les structures de gouvernance de la péréquation ainsi que la nature compétitive du fédéralisme exécutif et certaines perceptions au sujet de ce programme font qu’il représente une source potentielle de conflits intergouvernementaux. Nous expliquons aussi que l’apparition de gouvernements minoritaires à partir de 2004 ainsi que la dynamique politique sous le gouvernement Martin ont favorisé la politisation du programme de péréquation, qui est alors devenu l’objet de controverses et de conflits majeurs entre les gouvernements fédéral et provinciaux.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.012 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 0.004 |
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".