Les organisations internationales et la production d'un sens commun réformateur de la politique de protection maladie
Bibliographic record
Abstract
Cet article explicite les logiques de la reconfiguration récente des organisations internationales intervenant dans le secteur de la santé et de la protection maladie, dans le sens d'une intervention accrue des organisations à vocation économique comme l'OCDE et la Banque mondiale, ainsi que le rôle de cette reconfiguration dans le processus transnational d'« harmonisation cognitive et normative » : mobilisant un volume de ressources sans cesse croissant, ces « nouveaux entrants » ont largement contribué à déplacer les termes des débats nationaux, désormais centrés sur la question de l'« efficience », à imposer un mot d'ordre pour réformer les systèmes de santé, « la concurrence encadrée », et à valoriser un ensemble de recettes d'action, inspirées de la gestion des soins et de la nouvelle gestion publique. Par là même, les organisations internationales à vocation économique constituent des acteurs décisifs de la dynamique de « transferts de politique » (policy transfers) au sein des pays de l'OCDE en matière de politique de protection maladie. Toutefois, l'ampleur et la nature de ces transferts est fonction de la spécificité des réseaux nationaux de la politique de protection maladie.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".