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Enregistrement W1919672712 · doi:10.3917/dbu.laffu.2007.01.0085

Pauvreté et exclusion sociale

2007· book-chapter· fr· W1919672712 sur OpenAlexaboutno aff
Hervé Gauthier, Anne-Cathérine Guio, Sylvie Jean

Notice bibliographique

RevueDe Boeck Supérieur eBooks · 2007
Typebook-chapter
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé Au Conseil européen de Laeken, en décembre 2004, les chefs d’État et de gouvernement de l’Union européenne (UE) ont approuvé un premier ensemble de 18 indicateurs statistiques communs sur l’exclusion sociale et la pauvreté qui ont été redéfinis ultérieurement par le comité de protection sociale européen. Ces indicateurs jouent un rôle essentiel dans la méthode ouverte de coordination pour le suivi des progrès des États membres en matière de lutte contre la pauvreté et l’exclusion sociale. Ils illustrent notamment les Plans d’action nationaux sur l’inclusion sociale et les Rapports conjoints de la Commission et du Conseil. En l’absence d’une liste d’indicateurs prenant en compte parfaitement la dimension multidimensionnelle de la pauvreté, l’analyse européenne est largement basée sur les indicateurs monétaires. Dans ce contexte, il a donc paru important d’utiliser cette liste d’indicateurs communs pour comparer les performances en matière de lutte contre la pauvreté des deux côtés de l’Atlantique entre, d’une part, la Wallonie, la Belgique et l’Europe et, d’autre part, le Québec et le Canada. La première section de ce chapitre présente le contexte européen ; viennent ensuite les résultats, structurés par grands domaines : la pauvreté monétaire, l’emploi, l’éducation et la santé. Vu le nombre prépondérant d’indicateurs basés sur le revenu dans la liste des indicateurs européens, un accent tout particulier est mis sur l’étude de la pauvreté monétaire (son ampleur, les facteurs de risque, le rôle des transferts sociaux). Une brève conclusion clôt le chapitre.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,918
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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