Bibliographic record
Abstract
Des lenteurs dans la décentralisation (et la déconcentration des ressources) ont contribué à l’essor des initiatives régionales en faveur de la promotion et de la valorisation de la recherche dans l’économie et la vie des régions. Certaines de ces initiatives, qui se réclament de la mise en oeuvre des politiques nationales de décentralisation, n’hésitent pas à se constituer en force corrosive des traditions « colbertistes » du système national de recherche, en exigeant des changements institutionnels qui reflètent l’importance de la dimension régionale de la recherche dans la compétitivité de l’économie nationale. D’autres, orientées directement vers la maîtrise du développement économique et social du territoire régional dans un contexte de globalisation de la concurrence pour les sites d’investissements et pour les ressources économiques clés, dont notamment la recherche et développement (R&D), tendent à se soustraire aux contraintes institutionnelles du système national en se tournant vers les institutions européennes ou vers l’espace international de marché de la R&D. Toutes ces initiatives régionales suscitent moins des interrogations sur le niveau pertinent de coordination que sur la forme de cette coordination permettant à l’État de préserver la capacité à veiller à ce que les ressources nationales de R&D servent l’intérêt public de l’ensemble de la collectivité.
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 | 0.012 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.032 | 0.006 |
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".