Quantifier l’effet « pur » de l’action publique : entre luttes scientifiques et redéfinition des politiques d’emploi en France
Bibliographic record
Abstract
En prenant comme point de départ la genèse des enquêtes dites expérimentales en matière d’évaluation des politiques d’emploi en France dans les années 2000, l’article propose de mettre à distance les controverses éthiques et/ou techniques sur celles-ci pour privilégier une sociologie des savoirs d’État. La diffusion des méthodes économétriques est replacée dans une sociologie des enquêtes sur les chômeurs où l’inscription initiale des questionnements et des techniques dans les sciences sociales est supplantée par la référence aux sciences médicales et à la mesure des « effets nets » de l’action de l’État. Les outils statistiques appuient alors une redéfinition des formes d’évaluation de l’action publique mais aussi de sa conception, de la correction des inégalités sur le marché du travail à la fluidification de son fonctionnement. Ces changements ne peuvent se comprendre sans analyser les transformations quant à la sociologie des agents qui les prennent en charge et les stratégies académiques, bureaucratiques et politiques d’une nouvelle génération d’économistes.
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 | 0.078 | 0.136 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".