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Enregistrement W4384261327 · doi:10.1787/5eac5fb2-fr

Classification des fonctions des administrations publiques (CFAP/COFOG)

2023· book-chapter· fr· W4384261327 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePanorama des administrations publiques · 2023
Typebook-chapter
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conçue par l’OCDE, la Classification des fonctions des administrations publiques (CFAP ou COFOG) classe les données sur les dépenses des administrations publiques provenant du Système de comptabilité nationale selon l’objet auquel les fonds sont consacrés. Comme le montre le tableau E.1, la CFAP de niveau 1 répartit les données sur les dépenses selon 10 groupes ou sous-secteurs « fonctionnels » de dépenses (comme les affaires économiques, l’enseignement ou la protection sociale) et la CFAP de niveau 2 subdivise chaque groupe du niveau 1 en neuf sous-groupes au maximum. On dispose de données correspondant au niveau 1 de la CFAP pour 34 des 38 pays membres de l’OCDE (selon la disponibilité de données chronologiques) mais, s’agissant du niveau 2, on ne dispose généralement de données que pour les pays de l’OCDE membres de l’Union européenne, plus l’Australie, la Colombie, le Costa Rica, Israël et le Japon. On ne dispose pas de données quant aux dépenses correspondant au niveau 1 de la CFAP pour le Canada, le Mexique, la Nouvelle-Zélande et Türkiye. Jusqu’à une époque récente, les données correspondant au niveau 2 de la CFAP étaient disponibles dans certains offices statistiques nationaux, mais n’étaient pas recueillies par les organisations internationales. De plus, les données correspondant à ce niveau n’étaient pas toujours pleinement comparables d’un pays à l’autre, car le guide relatif au SCN des Nations Unies et le Manuel de statistiques de finances publiques du Fonds Monétaire International ne donnaient que peu d’indications pratiques sur l’application des concepts de la CFAP. Toutefois, en 2005, Eurostat a mis en place un groupe de travail chargé de rédiger un manuel sur l’application de la CFAP aux données relatives aux dépenses figurant dans les comptes nationaux et de débattre du recueil de données correspondant au niveau 2 de la CFAP pour les pays européens. On ne dispose pas de données correspondant au niveau 2 de la CFAP dans plusieurs pays membres de l’OCDE non européens, à l’exception de l’Australie, de la Colombie, d’Israël et du Japon. Par ailleurs, dans certains pays membres, ces données sont disponibles seulement pour certaines divisions de la COFOG. Des efforts sont en cours afin de parvenir à un accord avec ces pays sur la communication de ces données à l’OCDE.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0200,029
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,004

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 Opus0,293
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,177 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2023
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