Préparer un dossier pour les décideurs à l’aide de données sur la Toile
Notice bibliographique
Résumé
PREPARER UN DOSSIER A L’AIDE DE MATERIEL DE QUALITE Les professionnels en loisir doivent regulierement preparer des dossiers a l’appui d’un projet, d’un budget ou d’un avis, soit en vue d’une reunion de conseil municipal ou de conseil d’administration, soit dans le cadre d’une demande de subvention. On exige qu’ils soient « professionnels », c’est-a-dire objectifs, et que leur argumentaire soit fonde sur des faits et sache presenter les risques comme les avantages. Ces dossiers s’inscrivent dans un processus de decision. Ils doivent, des lors, suggerer diverses solutions en faisant ressortir les avantages et les inconvenients de chacune et en donnant toutes les informations necessaires a une prise de decisions. En amont des projets, on demande aux professionnels de signaler les besoins futurs de la municipalite ou de l’organisation et de faire les recommandations qu’ils jugent appropriees, notamment quant a l’adoption de politiques visant a assurer la sante, la securite ou le bien-etre de la collectivite, ou encore a ameliorer les services. S’appuyant sur son experience et les outils qu’il a developpes, l’Observatoire quebecois du loisir presente ce bulletin hors serie, sorte de bottin des lieux et des sites sources d’informations de qualite pour soutenir les dossiers a preparer.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,040 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,015 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,107 | 0,044 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».