Qui paie gagne. Égalité démocratique, inégalités économiques et financement électoral au Canada
Bibliographic record
Abstract
Résumé Les instruments auxquels un État peut avoir recours pour atténuer les risques que font peser les inégalités économiques sur la démocratie sont nombreux et peuvent prendre différentes formes. Dans cet article, nous cherchons à mettre en lumière la dimension normative des trois principaux instruments auxquels on a généralement recours pour mitiger l'influence de l'argent dans la compétition électorale, ainsi que le contexte dans lequel ils furent institués, remodelés – et parfois démantelés – au Canada. Ces trois mécanismes sont la limitation des dépenses électorales, le plafonnement des contributions privées et le financement public des partis. Il ne s'agit toutefois pas uniquement de décrire ces instruments, mais de réfléchir aux justifications normatives spécifiques à chacun, et d'en comprendre leur complémentarité. Plus largement, il s'agit d'offrir un cadre pour penser les enjeux de financement électoral en philosophie politique, un sujet trop souvent laissé dans l'ombre par la théorie démocratique.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".