Régulation, innovation, économie sociale et transformations du modèle québécois : une analyse des travaux de Benoît Lévesque
Bibliographic record
Abstract
Notre article examine l’interprétation offerte par Benoît Lévesque du modèle québécois de développement, en nous basant tant sur ses travaux que sur les idées structurantes dans certaines des communautés d’interrogation auxquelles il a pris part, pour ensuite situer cette interprétation, ces idées et ces communautés dans le contexte socio-économique et politique du Québec durant les quatre dernières décennies. Nous commençons avec une présentation de certains concepts centraux mobilisés dans les recherches de Lévesque, en prêtant particulièrement attention aux liens établis entre la régulation, l’innovation et l’économie sociale. Nous mettons ensuite en lumière l’analyse élaborée par Lévesque des transformations du modèle québécois de développement au cours des quatre dernières décennies, en prenant notamment en compte la récession économique mondiale du début des années 1980 et son impact politique et social. Nous présentons ensuite des débats entourant le rôle de l’économie sociale au Québec, ainsi que des réflexions de Lévesque sur l’évolution récente du modèle de développement québécois et les trois générations d’innovations sociales. Ces débats et ces réflexions nous permettent de conclure en proposant des pistes de prolongement des travaux de Lévesque.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".