A Half-Century of <i>Canadian Public Policy/Analyse de politiques</i>: Early Ambitions and Evolution with Specific Reference to Income Security Research
Bibliographic record
Abstract
Canadian Public Policy/Analyse de politiques ( CPP/Adp) a été lancée en 1975 à titre de revue économique, multidisciplinaire et moins spécialisée dans le but de favoriser la recherche et le débat sur les politiques. Faisant fond sur le thème persistant de la sécurité du revenu, le présent article examine la façon dont les contenus de la revue ont évolué vers une recherche sur les politiques plus spécialisée et plus appliquée qui reflète un milieu universitaire et politique en mutation, mais qui a également soutenu des recherches empiriques de plus en plus sophistiquées sur d'importantes questions économiques et sociales canadiennes. En tant que revue d'économie appliquée et de sciences sociales axée sur les politiques, CPP/Adp s'est imposée comme une publication essentielle pour la promotion de la recherche sur les questions économiques et politiques canadiennes. Note des rédacteurs : Le premier volume de Canadian Public Policy/Analyse de politiques a été publié en 1975. Ce volume-ci est le cinquantième. Dans le cadre de notre commémoration, nous avons demandé aux professeurs Emery et Simpson de rédiger cette rétrospective pour ce numéro spécial.
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 | 0.013 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.012 | 0.021 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.041 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".