Les programmes d’infrastructures municipales du gouvernement fédéral : une analyse de la gouvernance multiniveau au Canada
Bibliographic record
Abstract
Les programmes d’infrastructures municipales du gouvernement fédéral illustrent l’évolution de la gouvernance multiniveau dans le contexte canadien car ils sollicitent un partage de responsabilités entre les trois ordres de gouvernement : fédéral, provincial et municipal. Dans le cadre de cette étude, nous nous intéressons à la portée de ces programmes sur la dynamique intergouvernementale dans une perspective tripartite. Notre analyse se veut un bilan historique des instruments de politiques publiques et des arrangements institutionnels en matière de dépenses en infrastructures. La première question de recherche porte sur la résilience de la gouvernance multiniveau : ces programmes ont-ils un caractère permanent ou pourraient-ils facilement être abolis selon la conjoncture politique ? La seconde a trait aux instruments de politiques publiques : quels sont les arrangements institutionnels et la forme des pactes intergouvernementaux mis en place pour permettre au gouvernement fédéral d’intervenir dans le secteur des infrastructures municipales ? Pour analyser les instruments, une typologie comprenant trois modèles de financement est développée.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".