Notice bibliographique
Résumé
Le 11 mars 2020, l’Organisation mondiale de la santé déclarait que l’épidémie de COVID-19 s’était transformée en pandémie. Deux ans après le signalement des premiers cas, plus de six millions de personnes sont décédées et, encore aujourd’hui, les efforts de vaccination mondiale sont insuffisants pour enrayer la catastrophe. La vélocité de propagation du virus, la hausse de la détresse psychologique de la population ainsi que la décision des gouvernements d’avoir mis l’économie sur pause alors que le Québec fait face à une pénurie de main-d’œuvre font partie des nouvelles variables avec lesquelles les décideurs doivent composer. Cet ouvrage porte sur la gouvernance en temps de pandémie ainsi que sur le rôle de l’État par rapport à la crise. Divisé en 17 chapitres, il permet de mieux comprendre la crise, ses conséquences sur les institutions, la société, l’éducation, le développement économique et les finances publiques, pour ne nommer que ces secteurs d’activité. Il s’adresse à tous ceux qui participent de près ou de loin à la prise de décisions gouvernementales en temps de crise, que ce soit à titre de hauts fonctionnaires ou de politiciens. Les étudiants en administration publique et en science politique y trouveront également leur compte.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,003 |
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 ».