Décentralisation, gouvernance et développement de la minorité francophone au Nouveau-Brunswick
Bibliographic record
Abstract
N otre objectif est de mieux comprendre le rôle que joue la décentralisation pour la minorité francophone du Nouveau-Brunswick.Nous avons donc tout d'abord cherché à savoir si l'existence de structures décentralisées améliore la capacité des citoyens de cette minorité d'exercer une influence sur les politiques publiques les concernant, que ce soit au moment de leur élaboration ou à celui de leur application.Puis nous avons étudié comment la gouvernance, en introduisant une nouvelle forme de décentralisation et de nouvelles règles du jeu, sert cet objectif.Pour ce faire, nous avons mis en relation les atouts dont ces citoyens disposent et différentes formes de décentralisation. La situation récente au Nouveau-BrunswickDepuis l'arrivée au pouvoir du gouvernement conservateur de Bernard Lord en 1999, nous assistons à un mouvement de restructuration de l'appareil administratif provincial qui favorise la création ou la réorganisation des structures d'administration régionales ou locales.Le premier ministre a en effet déclaré : Je crois en la démocratie, je crois que le citoyen a son mot à dire.[...] La province appartient aux citoyens, pas au gouvernement.[...] Je crois en la décentralisation.Je ne pense pas que le gouvernement doit trop exercer de contrôle, même si je suis le Premier ministre (Ricard, 2003 : 4).Dans cet esprit, le gouvernement Lord a mis sur pied, au cours de son premier mandat, des conseils éducatifs de district et des régies régionales de santé, entre autres.Ces instances régionales, chapeautées par des conseils d'administration destinés à assurer la représentation des citoyens, visent à améliorer l'adéquation entre les besoins spécifiques des communautés régionales et les services offerts à celles-ci.Spécifions également que la réforme en éducation respecte le principe de la dualité linguistique en permettant la création de conseils éducatifs de district propres aux francophones.Dans le secteur de la santé, toutefois, les spécificités de la minorité francophone sont moins bien inscrites dans la structure, dans la mesure où la loi invite chaque régie régionale à se définir selon le caractère linguistique, soit comme francophone, anglophone ou
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".