Défis éthiques de la coconstruction des politiques publiques : le cas de la Politique bioalimentaire du Québec
Bibliographic record
Abstract
Les processus de coconstruction et de délibération sont des outils de premier plan pour mieux intégrer les personnes consommatrices et citoyennes (PCC) dans les processus de décision politiques, pour trouver des solutions aux enjeux complexes auquel fait face le système agroalimentaire et pour augmenter la légitimité des politiques agroalimentaires. Une bonne opérationnalisation de ces processus est néanmoins essentielle pour éviter les pièges éthiques qu’ils peuvent poser, ce qui amène plusieurs défis. L’analyse de la coconstruction de la Politique bioalimentaire du Québec révèle qu’elle a réussi à relever certains de ces défis, mais moins d’autres. Premièrement, de l’information – tels des rapports de sondage auprès de la population, des résultats de recherche et d’analyse et des bilans – est régulièrement rendue publique par l’intermédiaire du Secrétariat de la Politique. Deuxièmement, la coconstruction de la Politique bioalimentaire est intégrée dans le processus de décision politique du Gouvernement du Québec. Ces forces mettent en évidence que la Politique poursuit la tendance amorcée par le gouvernement du Québec depuis trois décennies afin de mieux intégrer les PCC et la société civile en général dans l’élaboration et la mise en œuvre des politiques agroalimentaires. Néanmoins, pour continuer sur cette trajectoire, deux défis importants restent à relever dans la coconstruction de la prochaine mouture de la Politique bioalimentaire : créer les conditions propices à une réelle délibération et soutenir les groupes moins organisés, notamment les PCC, pour qu’elles participent de manière significative aux délibérations.
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 | 0.009 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".