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Record W1932031483 · doi:10.3917/rfas.114.0056

Intervention sociale en faveur des personnes âgées dépendantes : regards croisés entre la France et la Loire-Atlantique

2012· article· fr· W1932031483 on OpenAlexaff
Michèle Mansuy

Bibliographic record

VenueRevue française des affaires sociales · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicAging, Elder Care, and Social Issues
Canadian institutionsMusée de la Civilisation
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Résumé La demande d’intervention sociale concernant les personnes âgées s’accroît avec le vieillissement de la population. Depuis 2003, en tant que chefs de file de l’action sociale décentralisée, les départements sont responsables des réponses à y apporter. Dans un contexte budgétaire contraint, ils éprouvent le besoin de se comparer à d’autres critères que ceux immédiatement disponibles, telle la taille de leur population. L’information comparable devient un enjeu décisif. Construire un système d’information permettant des comparaisons est l’objectif d’un travail partenarial en cours, impliquant des départements et des organismes nationaux. L’article présente l’analyse réalisée à partir d’indicateurs construits dans ce cadre. En matière de dépendance liée à l’âge, des proximités entre départements se dégagent, prenant en compte la demande qui leur est adressée, mais aussi l’offre locale d’hébergement. La classification pratiquée dans les départements ne peut pas être reproduite à une échelle géographique plus fine. Elle peut cependant aider à interpréter les disparités internes au territoire départemental, le cas de la Loire-Atlantique présenté dans l’article l’illustre. Les expérimentations locales peuvent en retour enrichir les travaux nationaux. Cette première exploitation d’un système d’information en construction appelle d’autres analyses ultérieures.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.451
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0030.003
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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.

Opus teacher head0.036
GPT teacher head0.354
Teacher spread0.318 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2012
Admission routes1
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