L’arbitrage de différends chez les policiers et pompiers du Québec
Bibliographic record
Abstract
Le système d’arbitrage de différends, chez les policiers et pompiers en particulier, a été l’objet de sévères critiques ces dernières années. Malgré le stoïcisme derrière lequel les arbitres se sont jusqu’ici retranchés, pour ne pas intervenir dans un débat partisan et le plus souvent politique, ces derniers n’en demeurent pas moins des témoins impartiaux et de première ligne, désireux tout autant que les parties elles-mêmes d’apporter leur contribution à la recherche de nouvelles voies de règlement de ces conflits. Ces quelques réflexions porteront sur les parties en présence, les objets du différend, le déroulement des auditions et le processus décisionnel lui-même. Elles sont le fruit d’une mise en commun des expériences vécues par chacun, avant comme après les dernières modifications apportées au Code du travail du Québec.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.003 |
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.
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".