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Enregistrement W7010558565

Identités, pouvoirs, identifications: texte d'orientation: Groupe FNSP IPI - Paris

2006· article· fr· W7010558565 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2006
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLocale (computer software)PoliticsPublic policyContext (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ci-joint quelques mots pour préparer la réunion du 5 octobre. Mes terrains de recherche portent sur l'action publique locale (leadership politique, réformes de décentralisation, évolution des grandes collectivités locales, transferts de compétences et subsidiarité...) et la question identitaire est peu présente dans la littérature que je mobilise d'habitude. Mon « sous-champ » disciplinaire, l'analyse des politiques publiques, réserve à la question des identités une focale plutôt nationale ou européenne (que ce soit en termes de référentiels, de récits, de styles de politiques publiques ou de sentiers de dépendance des grandes institutions). Je souhaite en quelque sorte mesurer le degré de territorialité de l'action publique à l'échelle des agglomérations et des régions qui prennent des responsabilités croissantes dans le travail de mise sur agenda des problèmes et de mise en œuvre des programmes d'action publique (terrains : France, Europe, Canada). Cette optique implique, comme le suggèrent plusieurs membres du groupe, un exercice de défrichage interdisciplinaire assez vaste. Pour donner des clefs sur ma grille de lecture, je vous joins un texte que j'ai rédigé en 2004 pour un Dictionnaire des politiques publiques sur l'entrée Territoires/Territorialisation (I) puis j'esquisse quelques pistes de travail pour un possible papier qui s'intègrerait dans les travaux du groupe (II).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,314

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0120,014
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,004

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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