Hydro and After: The Canadian Experience with the Organization,Nationalization and Deregulation of Electrical Utilities
Bibliographic record
Abstract
Cet article passe en revue le processus de nationalisation ainsi que certaines des mesures récentes prises en faveur de la dénationalisation dans le cadre institutionnel canadien caractéristique. Avant la Première Guerre mondiale, l’Ontario, province centrale la plus riche et la plus industrialisée, a créé un système public dynamique de production et de distribution d’électricité. Jusqu’après la Seconde Guerre mondiale, la plupart des provinces développèrent des variantes du modèle de contrôle afin de gérer les monopoles privés. C’était l’époque où les nationalisations étaient très répandues au niveau provincial, ce qui contribuera à créer un modèle presque universel d’entreprises publiques d’électricité. C’est tout récemment qu’a débuté, dans deux provinces, le processus de démantèlement des monopoles d’État. L’une d’elles comptait le moins d’entreprises publiques, quant à l’autre, elle fut le “berceau” du concept de “ provincial hydro ”. Ce récit de l’essor et du déclin partiel du secteur énergétique nationalisé au Canada apportera quelques explications, avec une connotation historique, de ces modèles et hasardera quelques prédictions quant aux résultats probables.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".