Vérificateurs généraux et lanceurs d’alerte ? Le « eux contre nous » dans la gouvernance publique
Bibliographic record
Abstract
Les vérificateurs généraux jouent un rôle essentiel dans la gouvernance publique au Canada en assurant la responsabilité financière et la transparence des institutions gouvernementales. Leur travail, caractérisé par des audits indépendants, met souvent en lumière des inefficacités, des irrégularités et des lacunes en matière de gouvernance. Bien qu’ils soient perçus comme des professionnels impartiaux, les vérificateurs généraux font face à des pressions politiques importantes lorsque leurs conclusions remettent en question le statu quo. Cette étude analyse les stratégies de délégitimation utilisées par des acteurs politiques, en se concentrant sur les critiques formulées par le premier ministre de l’Ontario, Doug Ford, à l’encontre de la vérificatrice générale Bonnie Lysyk au cours de leur mandat concomitant.En adoptant une méthodologie d’analyse du discours, 14 articles de presse portant majoritairement sur deux controverses majeures – la gestion de la pandémie de COVID-19 et l’affaire du Greenbelt land swap – ont été examinés. Afin de mieux situer ces interventions dans un cadre plus large, une analyse documentaire complémentaire portant sur des rapports de vérificateurs généraux d’autres provinces canadiennes a également été réalisée. Cette recension montre que des audits de performance dans des domaines sensibles, tels que la santé publique, ont également été menés ailleurs sans requête parlementaire, avec le soutien d’experts externes et dans le respect des normes professionnelles. De plus, les résultats de l’analyse de discours montrent que Ford a utilisé le cadrage thématique, les présupposés implicites, les métaphores et la gestion des attentes normatives pour saper la crédibilité de Lysyk. Ces stratégies ont redéfini le rôle de la vérificatrice générale en le limitant à des audits financiers, discréditant ainsi ses critiques des politiques gouvernementales. Le discours de Ford a positionné la vérificatrice générale comme une subordonnée technique plutôt que comme une institution légitime de surveillance, renforçant une dichotomie entre les décideurs politiques et les organes de contrôle.L’étude montre que, bien qu’ils ne soient pas des lanceurs d’alerte traditionnels, les vérificateurs généraux remplissent souvent un rôle similaire en exposant des problèmes systémiques, mais dans des conditions qui limitent leur efficacité. Elle met en lumière les tensions entre transparence et influence politique, remettant en question la résilience de la légitimité institutionnelle des vérificateurs généraux dans le cadre de la gouvernance 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 | 0.017 | 0.052 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.005 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".