La réforme Barrette ou les fausses promesses de la NGP
Bibliographic record
Abstract
L’essor de l’hypercapitalisme dans les années 1980 a transformé la gestion des services publics, favorisant l’efficacité économique et la rationalisation des ressources (Hébert, 2024). Inspirée par la Nouvelle Gestion publique (NGP), la réforme Barrette (loi 10) de 2015 visait à optimiser l’administration du Réseau de la Santé et des Services sociaux (RSSS), mais ses effets sur le terrain ont été néfastes. Une recherche menée en 2022 auprès de 57 professionnel.les du RSSS révèle que cette réforme a renforcé une gestion verticale et autoritaire, accentué la pression de performance et réduit l’agilité, la capacité d’adaptation et l’innovation dans les pratiques. La gestion inspirée du secteur privé a déshumanisé le travail social, transformant l’accompagnement en simple gestion de dossiers. Les témoignages font état d’un climat de peur, d’une surcharge de travail et d’une perte d’autonomie, nuisant à la qualité des interventions et à la motivation des professionnel.les. La réforme a rigidifié l’organisation et invisibilisé le travail des intervenant.es. À l’aube d’une nouvelle réforme, il est essentiel de revoir la gouvernance du RSSS pour favoriser une gestion plus souple et participative, recentrée sur la qualité des services et le bien-être des intervenant.es et des gestionnaires de proximité.
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 | 0.008 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.006 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
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".