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Enregistrement W2760173095 · doi:10.7202/1034660ar

« Corporate Welfare » : l’industrie des services sociaux et la réforme du « Welfare State » aux États-Unis

2016· article· fr· W2760173095 sur OpenAlexvenueno aff
David Stoesz, Lorne Huston

Notice bibliographique

RevueInternational Review of Community Development · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceCentralisationHumanitiesArtLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’auteur analyse les transformations en cours dans le vaste système des services sociaux aux États-Unis. Réduction des dépenses, décentralisation des programmes constituent le principe de base de la philosophie conservatrice. Mais depuis peu, un nouveau thème est apparu, celui d’un rôle accru des initiatives privées dans le secteur des services sociaux. L’article analyse l’influence du secteur privé dans trois domaines : la sécurité du revenu, en particulier les pensions de vieillesse, les soins de santé et les nouveaux centres d’accueil destinés aux personnes âgées qui ont des ressources financières suffisantes, les politiques dites de « zones d’entreprises » qui consistent à favoriser l’implantation d’industries dans les zones les plus défavorisées, tant urbaines que rurales, en suspendant les réglementations de protection des conditions de travail, du salaire minimum, etc., afin de rendre ces zones plus attrayantes pour les investisseurs. Ainsi est en train de se mettre sur pied une véritable industrie privée des services sociaux qui tend à introduire dans la logique du marché de vastes secteurs jusque-là pris en charge par les programmes gouvernementaux. Que vont devenir, dans un tel rapport de forces, les populations les plus pauvres, puisque le gouvernement n’aura plus les moyens financiers d’assurer une réponse adéquate à leurs besoins ? Le « Corporate Welfare » est en train de remplacer le « Welfare State ».

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,798
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,278 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2016
Routes d'admission1
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