Transparence, consultation des citoyens et responsabilité
Bibliographic record
Abstract
Ce chapitre analyse la place accordée par le gouvernement du Canada à la transparence et à la consultation dans son approche de l’élaboration de politiques en faveur de l’égalité des sexes. Une administration transparente est déterminante pour renforcer la confiance dans les institutions publiques, et, conjuguée à la consultation des citoyens, peut s’avérer la clé d’une action publique fondée sur des données concrètes, qui intègre la problématique femmes-hommes et donne de meilleurs résultats en matière d’égalité des sexes. Le Canada a pris des mesures en ce sens au cours des dernières années, mais il peut aller encore plus loin en intensifiant l’effort de transparence dans le cadre des ACS+ et en incorporant au processus d’élaboration des politiques une consultation plus systématique et plus significative des citoyens. Ce chapitre étudie également les dispositifs mis en place pour examiner les actions et les décisions adoptées par le gouvernement en vue de progresser sur le front de l’égalité des sexes. Afin de davantage responsabiliser le gouvernement à l’égard des actions menées en faveur de l’égalité des sexes, le Parlement et le Bureau du vérificateur général du Canada devraient capitaliser sur les succès remportés dans le domaine des ACS+ en renforçant l’intégration des questions d’égalité des sexes dans leurs propres travaux.
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 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.002 |
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".