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Record W2754726603 · doi:10.3917/risa.833.0453

Les politiques publiques et l’alignement fonctionnel à la lumière des mesures d’économie dans les services publics – Enseignements tirés du Canada

2017· article· fr· W2754726603 on OpenAlexaffabout
Karine Levasseur, Andrea Rounce

Bibliographic record

VenueRevue Internationale des Sciences Administratives · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans le présent article, nous examinons le processus d’Examen stratégique et fonctionnel (ESF) utilisé par le gouvernement du Canada du point de vue de la gestion stratégique. Lancé par le gouvernement Harper dans le cadre du Budget 2011 sous forme de processus étendu sur un an, l’ESF est censé permettre d’économiser 4 milliards $ d’ici 2014-2015 dans le budget de fonctionnement des départements (80 milliards $). Dans cet article, nous examinons la mesure dans laquelle les réductions des dépenses de fonctionnement contribuent aux priorités du gouvernement Harper en matière de politiques publiques. Remarques à l’intention des praticiens Nous nous appuyons sur une étude de cas axée sur le Canada destinée à comprendre la manière dont sont gérées les réductions budgétaires pour examiner la manière dont les décideurs alignent les réductions fonctionnelles sur les priorités stratégiques. Si les réductions budgétaires dans cette étude de cas sont de nature fonctionnelle, le gouvernement central doit leur donner une orientation pour qu’elles contribuent aux priorités stratégiques (au lieu de les entraver).

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.644
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0080.012
Scholarly communication0.0030.004
Open science0.0030.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.110
GPT teacher head0.391
Teacher spread0.281 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2017
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