Le processus d’élaboration des politiques publiques comme espace d’autodétermination : les cas de l’Accord de Kelowna et de la Loi sur le contrôle par les Premières Nations de leur système d’éducation
Bibliographic record
Abstract
L’objectif du présent mémoire est double. D’une part, il cherche à identifier les facteurs qui permettent au gouvernement canadien et aux peuples autochtones de s’entendre sur des politiques publiques, malgré la persistance d’une logique coloniale. Nous verrons que l’atteinte d’une entente est conditionnelle à la légitimité du processus d’élaboration de la politique publique d’un point de vue autochtone. D’autre part, ce travail invite à penser le processus d’élaboration des politiques publiques comme espace potentiel d’autodétermination. Étant donné la malléabilité des règles qui encadrent l’élaboration des politiques publiques en contexte canadien, le gouvernement – s’il en a la volonté - peut modeler le processus d’élaboration de façon à le rendre plus égalitaire et donc plus légitime d’un point de vue autochtone. Il sera démontré que, dans une optique de changements progressifs, un tel processus d’élaboration peut permettre aux peuples autochtones de regagner une certaine autonomie décisionnelle et ainsi atténuer les rapports de pouvoir inégalitaires. Notre cadre théorique a été construit à l’aide de différents courants analytiques, issus notamment des littératures sur le colonialisme, sur les politiques publiques et sur la légitimité. La comparaison de deux études de cas, soit les processus d’élaboration de l’Accord de Kelowna et du projet de loi C-33, Loi sur le contrôle par les Premières Nations de leur système d’éducation, permettra d’illustrer nos arguments et d’en démontrer l’applicabilité pratique. En somme, nous verrons comment la première étude de cas permet de concevoir l’élaboration des politiques publiques comme espace potentiel d’autodétermination, et comment la deuxième, au contraire, démontre que cette sphère peut encore en être une d’oppression.
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 | 0.009 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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".