Notice bibliographique
Résumé
Depuis 1981 le gouvernement français s’est engagé dans une politique de décentralisation qui devait bouleverser les rapports entre l’État, les régions, les départements et les communes. L’auteur présente ici les principaux acteurs interpellés par cette réforme et circonscrit les rapports de force qu’ils élaborent à cette occasion. Parmi les transformations importantes qui accompagnent la réforme, notons le rôle des élus. Ainsi, ces derniers ne sont plus aussi démunis que par le passé face aux fonctionnaires. Ils apparaissent de plus en plus comme étant des « gestionnaires reconnus ». Mais quels ont été les effets concrets de cette politique de décentralisation et jusqu’où ira-t-elle ? Si la réforme a été efficace là où elle venait corroborer, en définitive, des pratiques déjà en vigueur dans les faits, elle semble par contre piétiner « lorsqu’elle anticipe trop sur les évolutions ». La complexité de l’analyse réside dans les difficultés de rendre compte des multiples niveaux d’interaction entre une tradition, des acteurs définis par leur appartenance institutionnelle, le jeu des forces politiques et une fragmentation territoriale. Mais l’objectif demeure ici de dresser un bilan provisoire.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,001 |
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.
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 ».