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Record W6963009062 · doi:10.20381/ruor-30172

Étude des programmes d’aide aux PME des gouvernements fédéral et québécois établis suite à la crise de la Covid-19

2023· other· fr· W6963009062 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueUniversity of Ottawa - Library · 2023
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)European unionEconomic power

Abstract

fetched live from OpenAlex

En janvier 2020, la pandémie de la Covid-19 a frappé la planète et affecté l’économie mondiale. Au Canada et au Québec, les PME ont été particulièrement touchées par cette crise de par leur importance au sein de l’économie. L’idée de ce mémoire est d’étudier l’impact de la pandémie sur les PME, ainsi qu’examiner l’envergure des programmes d’aides qui ont été créés par les gouvernements fédéral et québécois pour les aider, et ce, pour déterminer la coordination entre les deux gouvernements pour ce qui est des mesures d’aides destinées aux PME et établies pour faire face aux conséquences de la pandémie. Il y avait des répercussions notables de la crise sanitaire sur les PME telles que les baisses de revenus importants dues aux fermetures fréquentes, les licenciements et la hausse de l’endettement. Ainsi, la mise en place de programmes d’aides à ces entreprises était cruciale. Les dispositifs établis par le gouvernement fédéral canadien et québécois ont été importants, hâtifs et onéreux. Il s’agissait de programmes qui visaient à soutenir les PME pour leur permettre de continuer d’exister, à travers un financement d’urgence pour leur fonds de roulement et des prêts notamment pour pouvoir garder leurs employés, payer leurs loyers, etc. Lors de l’établissement de ces mesures, il y avait une coordination entre les gouvernements pour ce qui est de la rapidité d’agir. Cette collaboration s’est traduite d’ailleurs lors de la bonification du programme fédéral AUCLC par le Québec. Cependant, nous avons pu étudier les limites de cette collaboration, puisque chaque gouvernement structurait ses programmes différemment pour ce qui est des critères d’admissibilité, par exemple. En plus, le gouvernement fédéral était plus en charge de par sa responsabilité de juridiction économique et avait donc plus de moyens. Nous avons aussi compris que ces aides fédéral et québécoises, bien qu’elles étaient essentielles et ont 6 permis d’éviter les faillites et faire grimper le taux de chômage, ont tout de même énormément alourdi la dette des PME. Par conséquent, nous considérons qu’il est important d’anticiper l’avènement de telles crises, en préparant les PME à priori à ces situations, et ce, à travers un appui coordonné des deux gouvernements. De ce fait, nous estimons qu’il faut aussi s’assurer d’avoir une conformité entre les dispositifs d’aide de chaque gouvernement en prenant bien évidemment en compte les spécificités régionales, afin d’être sur la même lignée et d’éviter un chevauchement ou des exclusions de certaines PME des mesures adoptées. Finalement, la mise en place de ces mesures d’aide devrait prendre en compte les possibles impact de ces dispositifs une fois les crises passées et les programmes terminés tels que leur endettement, d’où l’importance d’un accompagnement post-crises.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.958
Threshold uncertainty score0.304

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

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.

Opus teacher head0.024
GPT teacher head0.261
Teacher spread0.237 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
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