Chapitre 3. La mise en œuvre des recommandations de la Commission Bouchard-Taylor
Bibliographic record
Abstract
Comment prendre la mesure des actions gouvernementales entreprises pour donner suite (ou non) aux recommandations formulées par la Commission Bouchard-Taylor (CBT) ?D'entrée de jeu, soulignons qu'il n'est pas rare que les principales conclusions d'une commission d'enquête tombent dans l'oubli dès leur parution, ou que les recommandations ne soient pas suivies, ou ne le soient que partiellement.Le gouvernement ne se sent pas lié par les conclusions qui peuvent s'en dégager.Pour sa part, la CBT a été mise sur pied le 8 février 2007, deux semaines avant le déclenchement des élections, dans un contexte où certains médias s'étaient donné comme mission de débusquer (ou de créer de toutes pièces) des exemples d'accommodements dits « déraisonnables ».Rappelons que le mandat de cette commission portait spécifiquement sur les pratiques d'accommodement liées aux différences culturelles et invitait les commissaires à formuler des recommandations pour encadrer ces pratiques afin qu'elles soient « conformes aux valeurs de la société québécoise en tant que société pluraliste, démocratique et égalitaire » (Québec, 2008).Or, les deux commissaires ont plutôt choisi d'interpréter largement ce mandat et ont vu « dans le débat sur les accommodements raisonnables le symptôme d'un problème plus fondamental concernant le modèle d'intégration socioculturelle mis en place au Québec depuis les années 1970 » (Ibid.).
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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 | 0.030 | 0.092 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.007 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.011 | 0.019 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.007 |
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".