LA MISE EN OEUVRE DE LA METHODE ABC/ABM AU CANADA, EN FRANCE ET AU JAPON. ETUDE COMPARATIVE
Bibliographic record
Abstract
Cette communication a pour but d'analyser les résultats d'une enquête internationale sur la mise en oeuvre de la méthode ABC/ABM conduite au Canada, en France et au Japon.. En ce qui concerne la France, nous avons obtenu 111 réponses aux questionnaires envoyés par l'intermédiaire de la DFCG. Sur cet ensemble, 20% des entreprises ont mis en place la méthode et 32% ont un projet en cours ou ont entamé une réflexion sur le sujet. Cette enquête est la première du genre sur ce sujet en France. Un test sur les non-réponses a été effectué en France afin de compléter l'étude et d'éviter les biais inhérents à ce type d'enquête. Les comparaisons des résultats entre les différents pays fournissent quelques éléments d'appréciation sur les types d'objectifs poursuivis et les difficultés rencontrées. Principalement, les coûts de mise en oeuvre et les freins culturels sont les principaux obstacles à l'utilisation de l'ABC/ABM. Le dépouillement pour la France des réponses qualitatives a permis d'aller plus loin dans l'analyse des facteurs favorables et défavorables à cette approche. Des différences significatives apparaissent entre les pays pris en compte
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 | 0.068 | 0.098 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".