Interdisciplinary Collaboration, Public Policy Research, and Fiscal Federalism in Canada: Bringing Together Economics, Law, and Political Science
Bibliographic record
Abstract
Dans le présent article, nous nous appuyons sur notre expérience en tant que chercheurs issus de trois disciplines distinctes, l'économie, le droit et la science politique, pour discuter de la valeur ajoutée que chacune d'elle apporte à l'étude du fédéralisme fiscal au Canada et pour réfléchir plus largement à la manière dont ces disciplines peuvent se compléter dans le cadre d'une collaboration interdisciplinaire. Bien que les approches pluridisciplinaires puissent aborder des questions de recherche qui découlent des traditions savantes spécifiques, la collaboration interdisciplinaire permet aux chercheurs non seulement d'avoir une meilleure compréhension des réalités politiques, mais également d'élaborer et/ou d'évaluer les solutions de politique publique d'une manière qui tienne compte des complexités du monde réel. Note des rédacteurs : Le premier volume de Canadian Public Policy/Analyse de politiques a été publié en 1975. Ce volume-ci est le cinquantième. Pour commémorer cet événement, nous avons organisé une série de conférences qui sont publiées dans ce numéro spécial. Le professeur Béland a donné cette conférence lors des réunions de l’Association canadienne de science politique à Toronto en mai 2023.
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 | 0.011 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.012 |
| Science and technology studies | 0.022 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".