Notice bibliographique
Résumé
Bienestar Bem-estar Bien-être Well-BeingBruno Maggi 1 Bienestar, en las lenguas latinas, es una palabra compuesta por "bien" (adverbio de intensidad, cuyo origen es bonos y significando un elevado grado) y por el verbo "estar" ("existir, vivir").Según el diccionario histórico Le Robert, este término aparece en el siglo XVI para designar la satisfacción de necesidades físicas.Desde el siglo XVIII, él designa la situación material que permite satisfacer las necesidades de la existencia.2 Estos significados, que se difundieron en el lenguaje común, están también en el origen de la noción de bienestar en economía, en sociología y en las ciencias políticas.Hablamos entonces, más precisamente, de "bienestar social" (y también de "calidad de vida") para describir el bienestar de una sociedad en su conjunto, comprendiendo la abundancia de dinero y el acceso a los bienes y a los servicios, pero también el grado de libertad, de placer, de innovación y de salud ambiental.En cuanto al "bienestar económico", él se define, de forma más restrictiva, como la parte del bienestar social que puede ser relacionado con el parámetro monetario.Estas nociones parecen claras en el plan descriptivo general, pero presentan problemas cuando queremos medir el bienestar social o económico y cuando intentamos comparar dos o más sociedades utilizando estos aspectos.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,078 | 0,025 |
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 ».