Les indicateurs de performance municipaux : se comparer d'abord à soi-même, dans une perspective d'amélioration continue
Bibliographic record
Abstract
Résumé Au Québec comme ailleurs, la performance des municipalités est scrutée avec plus d’attention que jamais. La promesse d’économies et de gains d’efficacité a été au centre du mouvement de fusions municipales. Intéressé par l’expertise acquise en matière d’indicateurs de performance par trois experts québécois, le milieu municipal, encouragé par le ministère des Affaires municipales, du Sport et du Loisir du Québec, a permis la création de la Table de concertation sur les indicateurs de performance municipaux en 1999. Un modèle théorique adapté aux réalités de la gestion municipale a été élaboré. Puis un banc d’essai réalisé auprès de 41 municipalités a débouché sur la mise au point, en 2002, d’un modèle validé et raffiné. Maintenant s’enclenche la formation des élus et des gestionnaires municipaux, dans le contexte de l’adoption de la loi 106 qui accorde au ministre responsable le pouvoir d’établir des indicateurs de performance relatifs à l’administration des organismes municipaux. Le chargé de projet de la Table de concertation rend compte de cette évolution, traitant d’une approche suggérée pour la diffusion des meilleures pratiques de gestion municipale et des perspectives de détermination d’indicateurs de performance adaptés à d’autres secteurs d’activité.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".