Notice bibliographique
Résumé
When the Labour Party was swept back into power on 1 May 1997, with an unprecedented majority and the realistic prospect of securing two full terms in government, the reform of the welfare state was high on its to-do list. What this actually meant was not always clear. Reportedly, when Tony Blair called Alan Milburn three days after the election to invite him to be the new minister of state for health, he told him ‘We haven’t got a health policy … Your job is to get us one’ (Timmins, 2017: 589). But the broad agenda for welfare, and its centrality to the New Labour project, seemed clear enough. Three of the five pre-election pledges made by the party concerned welfare: reducing class sizes, shortening NHS waiting lists and getting 250,000 young people off benefits and into work. There were two key components to this agenda: the first was to encourage the move ‘from welfare to work’, captured in the mantra ‘work for those who can, security for those who cannot’; the second was to direct greater resources into public services, and to achieve a step-change in the quality of provision.1 As we already have a number of excellent accounts of this reform programme, I confine myself here to a brief reminder of Labour’s policy agenda (among others, Ludlam and Smith, 2004; Powell, 2008; Timmins, 2017). I devote rather more attention to the outcomes of these reforms, as this has been less comprehensively covered and is the source of considerable misunderstanding – and misrepresentation.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,008 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,005 |
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 ».