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Record W3175998543 · doi:10.4000/ethiquepublique.5603

Scandales de l’industrie de la construction au Québec - Évolution et originalité des instruments normatifs visant à prévenir les risques éthiques dans les marchés publics

2021· article· fr· W3175998543 on OpenAlexvenueaboutno aff
Nicholas Jobidon

Bibliographic record

VenueÉthique Publique · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicOccupational Health and Safety Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical sciencePublicsHumanitiesPhilosophyLaw

Abstract

fetched live from OpenAlex

Vers la fin des années 2000, la scène politique québécoise a subi l’éruption d’une multitude de scandales relatifs à l’octroi des contrats publics, plus particulièrement des contrats de construction octroyés par la Ville de Montréal. Pour répondre à ces enjeux, l’Assemblée nationale a, au fil des ans, adopté plusieurs instruments normatifs distincts visant à prévenir certains risques éthiques dans les marchés publics.En ordre chronologique d’entrée en vigueur, ces mesures sont : 1) les politiques de gestion contractuelle et un régime d’autodéclaration ; 2) la création du Registre des entreprises non admissibles aux contrats publics (RENA), qui consigne l’identité des entreprises qui ont été déclarées coupables d’une infraction reliée à l’éthique des acteurs publics (par exemple, la corruption de fonctionnaire public ; 3) la création du Registre des entreprises autorisées à contracter (REA), qui donne la permission de contracter avec l’État pour les contrats comportant une dépense plus importante (il est désormais interdit de contracter avec l’État sans cette permission ; 4) la création de l’Autorité des marchés publics et la mise en place de procédures de plaintes par les entreprises.Le texte propose l’étude contextuelle et juridique de ces instruments.

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)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.011
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesResearch integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.291
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.011
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0030.006
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 head0.053
GPT teacher head0.401
Teacher spread0.349 · 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 designObservational
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".

Quick stats

Citations1
Published2021
Admission routes2
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