Le processus d’élaboration des politiques publiques de retraite au Canada et au Québec de 2003 à 2008
Bibliographic record
Abstract
Les recherches en relations industrielles portent rarement sur les politiques publiques du marché du travail. Lorsqu’elles existent, ces recherches s’intéressent généralement à l’efficacité de ces politiques. Or, cette thèse illustre l’importance de comprendre comment se forment les lois et les règlements. Afin de mieux comprendre le processus d’élaboration des politiques publiques, une étude de cas a été réalisée dans le domaine des retraites au Québec et au Canada entre 2003 et 2008. Les retraites ont été ciblées en raison des bouleversements socio-économiques que connaissait le Canada à l’époque, notamment le vieillissement de la population et les fluctuations des rendements des fonds de retraite. Ce sujet a également été retenu car il s’agit d’une compétence partagée entre les paliers gouvernementaux fédéral et provinciaux ainsi que partagée entre le secteur public et privé.Afin d’étudier la question, des théories en relations industrielles et en sciences économiques ont été considérées. C’est toutefois la théorie des courants multiples du politologue américain John Kingdon qui a été retenu comme fondement théorique de cette thèse. Cette théorie, qui postulait que les acteurs voulant influencer les politiques publiques devaient attirer l’attention sur des problèmes, contrôler le débat sur les politiques considérées et se faire des appuis, a été confirmée. La contribution majeure de cette thèse a été d’identifier les différents types d’acteurs impliqués dans le processus d’élaboration de politiques publiques de retraite, les stratégies qu’ils ont employées pour y parvenir et les résultats de leurs efforts.
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 | 0.007 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
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.
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".