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Enregistrement W6987333448

Social Impact Assessment :analyse d'un outil d'aide à la décision pour la lutte contre la pauvreté et les inégalités sociales de santé: Etude des conditions nécessaires à la fonction d'apprentissage conceptuel de l'outil dans le contexte bruxellois

2018· other· fr· W6987333448 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDépôt institutionnel de l'Université libre de Bruxelles (Université Libre de Bruxelles) · 2018
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Social impactMarginal revenue
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Malgré leur potentiel important et leur introduction de plus en plus fréquente à différents niveaux politiques, le rôle des outils d’évaluation d’impact dans le processus politique reste questionné. Leur efficacité semble particulièrement limitée dans le cadre des problématiques comme la pauvreté et les inégalités sociales. Au-delà de leur complexité, c’est surtout le caractère controversé de ces phénomènes et le fait qu’il n’existe pas de consensus sur la manière d’aborder la pauvreté et les inégalités sociales, qui posent problème. Dans ce contexte, les connaissances issues d’une évaluation d’impact ne vont pas toujours jouer un rôle direct et instrumental dans la prise de décisions politiques.Dans cette thèse de doctorat, nous avons analysé comment adapter et améliorer le design et la mise en œuvre de l’outil de ‘Social Impact Assessment’ (ou de ‘Test d’impact pauvreté’), afin de mieux exploiter son potentiel d’aide à la décision en matière de lutte contre la pauvreté. Sur base d’une analyse (théorique et pratique) du fonctionnement des processus politique et décisionnels et des mécanismes de policy change, nous nous sommes intéressés aux différentes fonctions d’aide à la décision qu’il peut jouer. Nous avons identifié la fonction d’apprentissage instrumental comme la fonction la plus ‘consensuelle’ et attendue de la part des décideurs politiques, et la fonction d’apprentissage conceptuel comme la fonction potentiellement la plus puissante, mais souvent négligée et donc sous-exploitée.Via la fonction d’apprentissage instrumental, le test d’impact pauvreté doit apporter des informations précises et directement utiles à la décision. Dans cette perspective, l’accent est mis sur l’amélioration et l’optimalisation de la proposition politique, tout en respectant son cadre de référence, et en se concentrant sur ses aspects opérationnels. L’identification d’effets potentiels négatifs peut alors donner lieu à la formulation de propositions d’adaptation permettant d’atténuer voire compenser ces effets, tandis qu’un impact potentiel positif peut être davantage accentué et maximisé.Via la fonction d’apprentissage conceptuel, le test d’impact pauvreté devrait permettre d’introduire de nouvelles idées, perspectives et hypothèses qui contribuent à une compréhension plus élargie de la pauvreté, permettant ainsi de mieux appréhender les effets potentiels d’une politique sur la pauvreté. Dans cette perspective, le test d’impact pauvreté devrait contribuer, à plus long terme, à ce que les politiques publiques, quel que soit leur « secteur », puissent contribuer à une action politique globale efficace, pertinente et durable pour réduire (ou lutter contre) la pauvreté.Notre proposition de design pour le test d’impact pauvreté est guidée par le souci d’exploitation de ce double potentiel. Nous avons suivi une démarche itérative, dans laquelle nous avons développé une première proposition de design sur base (1) d’une revue de la littérature et (2) d’une analyse d’expériences en cours en matière d’évaluation d’impact sur la santé et la pauvreté en Irlande et au Québec (Canada). Cette proposition a été testée et appliquée concrètement dans des contextes de ‘real-world policy-making’. Nous avons effectué deux études de cas dans le contexte bruxellois :la première sur le projet d’ordonnance concernant le parcours d’accueil et d’intégration des primo-arrivants, la deuxième sur le projet d’assurance autonomie. Les observations faites sur le terrain, qui ont été confrontées avec des éléments issus de la littérature scientifique, ont permis d’adapter et affiner notre proposition.La proposition de design pour le test d’impact pauvreté est composée de quatre axes :(1) L’articulation du test d’impact pauvreté au timing et contraintes du processus politique et décisionnel ;(2) la clarification de ce que nous entendons par la ‘pauvreté’ et ‘l’impact sur la pauvreté’ et un schéma d’analyse des déterminants de la pauvreté, permettant d’identifier de quelle manière et à quel niveau une politique impacte la pauvreté ;(3) la proposition d’une démarche méthodologique d’évaluation, inspirée de l’approche de l’évaluation réaliste. Pour cet axe, nous avons défini une série de questions pour un test d’impact pauvreté ;(4) l’intégration des connaissances et de l’expertise des personnes en situation de pauvreté dans le test d’impact pauvreté.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,009
Communication savante0,0120,006
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2018
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