Bibliographic record
Abstract
Cette thèse se compose de trois chapitres ayant trait à l'économie publique. Elle aborde différentes problématiques auxquelles les gouvernements ou les centres de décisions font face. Son objectif principal est de modéliser, puis résoudre ces problématiques afin de formuler des recommandations quant aux politiques à envisager par les décideurs. Dans le premier chapitre, qui s'intitule «Choix du Salaire Minimum Optimal en Contexte de Concurrence Régionale», nous développons un modèle théorique permettant au gouvernement de choisir le salaire minimum optimal pour sa région, étant donné qu'il est en compétition avec des régions voisines. Notre modèle est basé sur la mobilité parfaite des firmes entre les régions et la dynamique du marché de travail, supporte les résultats de Green et Harrison (2006) selon lesquels les gouvernements choisissent un salaire minimum entre les choix des régions voisines. Le deuxième chapitre étudie l'impact du chômage sur les crimes. Nous présentons les principales théories argumentent en faveur d'une relation causale entre le chômage et les crimes. Malgré l'évidence théorique, la littérature empirique n'a pas abouti à un consensus sur cette relation. Pour surmonter les faiblesses des travaux empiriques, nous utilisons les Political Business Cycles (la conjoncture politique) comme instruments pour estimer l'impact du chômage sur les crimes au Canada. Nous prouvons ainsi un impact positif significatif du chômage les crimes contre la propriété et les crimes violents. Les gouvernements devraient envisager des politiques d'insertion et d'intégration à l'emploi pour atténuer l'ampleur et les coûts des crimes. Le troisième et dernier chapitre traite de la question de l'efficience des établissements de santé. En effet, les dépenses de santé augmentent de manière spectaculaire dans la majorité des pays développés. Le financement du système de santé est devenu le défi majeur pour ces pays. Dans le but de contrôler ou de freiner la croissance rapide de ces dépenses, il est incontournable de poser la question de l'efficience des établissements de santé. Ainsi, nous présentons les différentes méthodes de mesure d'efficience proposées dans la littérature. Nous procédons aussi à une application sur les hôpitaux québécois. En exploitant la meilleure base de données disponible et en utilisant une version adaptée du modèle d'Aigner et Chu (1968), nous estimons le niveau d'inefficience dans ces hôpitaux et nous dégageons les économies potentielles pour le gouvernement du Québec. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : économie publique, salaire minimum, concurrence régionale, crimes, chômage, élections, political cycles, inefficience, hôpitaux, fonction de coûts, Québec
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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 | 0.005 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.013 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.124 | 0.031 |
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".