Les hauts fonctionnaires canadiens et la théorie de l’agence dans les années Harper (2006-2015)
Bibliographic record
Abstract
Une enquête auprès de hauts fonctionnaires canadiens a permis de vérifier les effets sur ces derniers de la version agence du marché bureaucratique ( public service bargain ), en vigueur sous le gouvernement conservateur de Stephen Harper (2006-2015). La plupart des résultats sont conformes aux attentes : la politisation croissante et l’influence du Premier ministre ont sensiblement compliqué la tâche des sous-ministres, et les attachés politiques des ministres ont joué un rôle de gardiens dans le cadre du marché d’agence ( agency bargain ). Toutefois, l’enquête a permis de constater une diminution des pouvoirs des ministres et l’augmentation surprenante de la responsabilité des sous-ministres devant le Parlement, ainsi qu’une certaine remise en question du concept de marché bureaucratique. Remarques à l’intention des praticiens Il est intéressant d’étudier les principaux éléments du marché bureaucratique dans un emploi public, c’est-à-dire les attentes concernant les fonctions, les compétences, les critères d’évaluation, les rétributions et la discipline des fonctionnaires permanents et des attachés politiques. Un marché d’agence trop puissant crée une confusion quant aux attributions et à la responsabilité, ainsi qu’une culture de l’évitement du risque. Les attachés politiques ne doivent pas perturber la chaîne de commandement et doivent traiter les fonctionnaires avec respect et courtoisie.
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 | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
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".