Vigie et surveillance de l'itinérance. Méthodologie, outils et usages
Notice bibliographique
Résumé
La synthèse de la littérature dans ce rapport porte sur la vigie et la surveillance de l’itinérance au-delà du nombre. Quels sont les moyens mis de l’avant pour se doter d’un portrait de l’itinérance? Plusieurs sociétés ont développé des stratégies pour mesurer et comprendre l’itinérance. Ces stratégies visent à cerner l’évolution quantitative et qualitative de l’itinérance et à identifier ses déterminants pour soutenir la décision à propos des orientations les plus appropriées, des services à mettre en œuvre et des pratiques à déployer.Cette synthèse interprétative permet de considérer une variété de sources et d’analyser tant des données quantitatives que des données qualitatives. La diversité de la littérature portant sur les stratégies méthodologiques conduit à explorer des initiatives de production de données primaires et d’utilisation de données secondaires. L’analyse permet de dégager cinq stratégies mises en œuvre pour cerner le phénomène de l’itinérance : a) l’inventaire de fréquentation des ressources d’hébergement ; b) les dénombrements de rue ; c) les enquêtes sur les facteurs individuels et les facteurs collectifs; d) les approches mixtes; e) les enquêtes sur des thématiques spécifiques.
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 | 0,057 | 0,108 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,018 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».