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Record W2923569027

Les subventions de l'État aux associations, un levier de contrôle de l'action associative?

2009· article· fr· W2923569027 on OpenAlexaboutno aff
Stéphan Viau

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMedicine
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le nombre de groupes d ' intérêt augmente, notamment dû à J'avènement de nouveaux espaces politiques et de l' accroissement de champs politiques ciblés. En parallèle à ce phénomène, le taux de participation aux élections générales diminue de façon constante dans la plupart des sociétés occidentales depuis vingt ans et le Québec n 'y fait pas exception. Nous pouvons par ailleurs constater que les gouvernements ne demeurent pas inactifs face à cette transformation dans l'exercice de la démocratie et l' élaboration des politiques publiques. Ainsi, le gouvernement du Québec subventionne certaines associations et d' autres pas. Les mécanismes de sélection des groupes qui auront droit à ces subventions et la détermination du montant sont plus ou moins arbitraires. Compte tenu du fait que la somme de ces subventions peut être relativement considérable, que nous pouvons intuitivement et prudemment avancer que le gouvernement subventionne certains groupes dans le but de susciter des revendications qui coïncident avec son agenda politique, il devient pertinent de nous demander dans quelle mesure ces subventions influencent l ' act~on associative et ce faisant, l'agenda politique, les débats et la direction des politiques publiques. L'ensemble des résultats de cette recherche suggère que les subventions ont un effet spécifique sur l'effort de lobbying et ainsi peuvent procurer un avantage au plan de la représentation pour les groupes qui en bénéficient. Comme les revenus autonomes affectent moins l' effort de lobbying que les subventions, les résultats de cette étude nous indiquent que les subventions pourraient servir de levier de 'contrôle de l' action associative.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.052
Threshold uncertainty score0.104

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0060.018
Scholarly communication0.0070.006
Open science0.0010.004
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0300.003

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 head0.028
GPT teacher head0.273
Teacher spread0.246 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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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Published2009
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