L'usage des statistiques : de l'aide à la décision à l'évaluation des politiques publiques
Notice bibliographique
Résumé
Résumé Évaluation, performance, gestion par les résultats ont donné un coup de fouet à la construction de données chiffrées pour suivre la mise en œuvre de l’action publique (dispositifs, programmes, politiques publiques). Comme dans la LOLF, toute action publique se doit désormais de préciser ses objectifs, et les assortir d’indicateurs, destinés à en permettre le suivi et l’évaluation. Par ailleurs la démonstration de la preuve de l’efficacité ou de la pertinence d’une action est d’autant plus forte qu’elle s’appuie sur des arguments chiffrés. Que les données statistiques soient appelées à fournir des arguments en matière d’action publique est une chose ancienne, ce qui est plus nouveau, c’est l’extension de leur usage à des domaines jusque-là hors champ de la statistique publique, à tous les instants de l’activité des gestionnaires. La diffusion des préoccupations gestionnaires donne au chiffre une place extensive, qui interroge celle de la statistique. Cet article se propose de revenir sur les fondamentaux de la statistique et les liens qu’elle entretient avec l’évaluation de l’action publique, pour les envisager dans le nouveau contexte politico-administratif (décentralisation, relance de l’évaluation par les lois constitutionnelles).
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,017 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».