Notice bibliographique
Résumé
Dans un contexte sociétal de déclin démographique et de stagnation économique, l’optimisation des dépenses dévolues à la santé et à la solidarité représente l’un des principaux enjeux actuels pour une puissance publique régulièrement mise en demeure de réduire son déficit. Par conséquent, la recherche d’efficience (d’évaluation et de benchmarking ) constitue l’un des moteurs les plus puissants et les plus déterminants de l’évolution des politiques publiques en la matière. L’évolution des mœurs plaide également pour une meilleure prise en compte des droits des personnes bénéficiaires et de leur projet de vie ; des personnes qui souhaitent être davantage actrices de leur parcours et non plus dépendre entièrement d’institutions historiques. Bref, le défi à venir est de diminuer les coûts des opérateurs par tous les moyens en recherchant des solutions alternatives aux réponses actuelles qui s’avèrent trop dispendieuses et de plus en plus inadéquates. La contribution brosse le paysage des orientations publiques et leurs enjeux, aborde leurs conséquences sur les formes d’accompagnement et d’organisation qui sont en devenir au sein des opérateurs sociaux et médico-sociaux – des opérateurs désormais soumis comme les autres acteurs aux principes de performance et de concurrence.
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 | 0,064 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,016 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».