La Loi sur l'administration publique et les indicateurs de performance dans la reddition de comptes des organismes : étude comparative de six organismes du gouvernement du Québec (2000-2012)
Bibliographic record
Abstract
Le present memoire porte sur les pratiques de reddition de comptes au gouvernement du Quebec depuis l’entree en vigueur de Loi sur l’administration publique en 2000. Au Quebec, des reformes ont ete mises en place pour favoriser l’amelioration de la performance des organisations publiques et la reddition de comptes. Contrairement aux indicateurs de profits et de parts de marche du secteur prive, les indicateurs de performance dans le secteur public ne sont pas calibres. Les cibles et la comparaison avec d’autres organisations publiques permettent aux citoyens d’interpreter les intrants utilises, et les extrants et resultats obtenus. Nous posons l’hypothese que la presence de cibles et de donnees comparatives dans les rapports de reddition de comptes est plus frequente vers la fin de la periode etudiee que durant les premieres annees suivant l’adoption de la Loi sur l’administration publique. Nous nous demandons si les ministeres et les organismes assujettis a la Loi se comportent differemment que ceux qui ne le sont pas. Depuis 2000, au Quebec, tous les ministeres et presque tous les organismes publics doivent presenter des donnees comparatives historiques dans leurs rapports de reddition de compte. La presentation de donnees comparatives externes et de cibles est optionnelle. Dans la presente recherche, 98 rapports de reddition de comptes publies sur une periode de douze ans sont analyses. Ces rapports proviennent de trois organismes assujettis a la Loi sur l’administration publique et de trois autres organismes n’y etant pas assujettis. Les resultats sont similaires pour les six organismes. Les donnees comparatives internes gagnent en popularite avec le temps, alors que les donnees comparatives externes et les cibles ne sont pas presentees aux citoyens.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".