Restructurer peu, restructurer mieux : leçons d'expériences ministérielles récentes au Canada
Bibliographic record
Abstract
Sommaire: Dans cet article, nous nous intéressons aux restructurations de ministères fonctionnels. Nous revoyons d'abord les raisons recensées pour restructurer. Puis, nous comparons ce qui s'est passé récemment dans trois provinces du Canada ainsi qu'au gouvernement fédéral dans ce domaine. Les exemples utilisés nous informent sur les raisons de restructurer et sur les conséquences des restructurations. Les cas relatés, tous territoires confondus, nous amènent à constater que certains domaines semblent plus problématiques que d'autres (par ex. : développement économique, environnement), c'est‐à‐dire qu'ils font plus souvent l'objet de restructurations sans que la solution choisie ne soit satisfaisante par la suite. Les raisons évoquées pour expliquer les restructurations ont trait à la complexité du dossier et aux priorités gouvernementales. Par ailleurs, pour ce qui est des conséquences, elles sont de trois ordres : à savoir les conséquences administratives et budgétaires (coûts liés aux déménagements, à l'imprimerie, etc.), les conséquences relatives à l'orientation du ministère (sa mission et sa vision), et les incidences sur le personnel (pertes d'emploi, impact sur le moral des employés, etc.). Sur le plan pratique, les premiers ministres doivent particulièrement éviter de restructurer lors de remaniements ministériels.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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 teacher head, 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".