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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 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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,790
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0120,005
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,006

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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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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