Les déterminants des dépenses de fonctionnement de l’enseignement collégial public au Québec
Bibliographic record
Abstract
À l’aide de données de 1981-1982 sur les 44 collèges publics d’enseignement général et professionnel du Québec (cégeps), nous avons examiné les relations entre les dépenses, totales et pour certains sous-totaux, et deux groupes de variables explicatives. Le premier groupe est constitué de variables qui mesurent différents aspects du produit de l’activité d’enseignement; le second comprend des variables qui décrivent les conditions locales. L’article comprend une revue de la littérature où l’on compare différents modèles économiques de l’éducation avec les fonctions de dépenses analysées ici. De plus, parmi les questions méthodologiques abordées, se trouve celle de l’interprétation des résultats économétriques lorsque les choix des gestionnaires sont étroitement encadrés par des règles budgétaires. Bien que nos analyses soient de nature exploratoire, les résultats indiquent que les « économies d'échelle »" sont faibles, de l’ordre de 1,5 % à 5 % sur l’intervalle de 1 000 à 7 000 étudiants à temps complet. Les coûts ne semblent pas être influencés par la proportion d’étudiants inscrits au secteur professionnel, ni par les conditions locales (climat, population, éloignement des grands centres). Par contre, il pourrait exister des économies liées à la spécialisation, puisque la diversité des enseignements est associée à des dépenses plus élevées.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| 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".