L’aide canadienne au développement à la croisée des chemins; entre pragmatisme et altruisme
Bibliographic record
Abstract
Depuis l’arrivée au pouvoir du gouvernement conservateur de Stephen Harper en 2007, l’aide canadienne au développement a subi plusieurs changements, tant aux niveaux de la nature des interventions, des modes de gestion de l’organisation de l’aide, du financement des projets, de l’orientation de l’aide ainsi que des relations avec les différents partenaires du développement. En 2013, le gouvernement a annoncé la fusion de l’Agence canadienne au développement international (ACDI) au ministère des Affaires étrangères et du Commerce international (MAECI) au nom d’une plus grande cohérence des politiques et d’une plus grande efficacité des résultats. Alors que certains y perçoivent une réelle opportunité de réformer l’ensemble de la politique canadienne pour le développement, plusieurs reconnaissent une stratégie pour aligner l’aide sur les intérêts commerciaux et diplomatiques du Canada. L’aide canadienne au développement subit indéniablement une réorientation et une remise en question profonde de ses buts, de ses objectifs et de ses principes fondamentaux. Dans cette optique, cet article présente une analyse susceptible de vérifier si la réorientation de l’aide canadienne au développement depuis l’arrivée du gouvernement Harper s’inscrit dans un souci d’efficacité et de solidarité ou d’instrumentalisation aux profits des intérêts stratégiques du Canada.
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 | 0.008 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| 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".