Les acteurs et les réseaux de l’institutionnalisation : la mise en œuvre contingente d’une politique de gouvernance
Bibliographic record
Abstract
Le présent article porte sur des processus qui génèrent de la contingence dans l’institutionnalisation des politiques publiques, en recourant au cas de la mise en œuvre d’une politique de partenariat entre le gouvernement et les associations au Québec. En s’appuyant sur la littérature consacrée aux réseaux de politiques ainsi que sur la théorie de l’acteur-réseau, il propose un concept d’acteur stratégique enraciné dans des réseaux et des enjeux qui dépassent les terrains locaux propres à la mise en œuvre. Deux études de cas sur des secteurs différents de la mise en œuvre sont présentées ; elles sont fondées sur des entretiens en profondeur avec des acteurs clés. Une analyse secondaire de ces cas illustre la façon dont des acteurs-réseaux, plus ou moins étrangers aux terrains en question, parviennent à décentrer le contexte local et la politique elle-même comme cadres principaux des processus de son institutionnalisation.
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 | 0.006 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.023 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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.
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".