Entraide économique, création d’entreprises, politiques sociales et empowerment
Bibliographic record
Abstract
L'apport de l'entraide dans la lutte contre la pauvreté va dans le sens d'une nouvelle économie, plus axée sur la solidarité que sur la concurrence. Sa portée économique peut se mesurer selon des indicateurs traditionnels, mais son concours non pécuniaire ne doit pas être sous-estimé. La création d'entreprises figure comme facette importante du développement économique communautaire, et les acquis de l'entraide économique peuvent s'avérer avantageux dans ce processus. Il est même possible de concevoir la création d'entreprises comme intervention sociale dans certains cas. La conjugaison du social et de l'économique dans les opérations quotidiennes requiert un soutien particulier mais les outils adaptés et les programmes publics d'appui se font rares. L'aile philanthropique du secteur privé s'avère une ressource importante à ce sujet et le secteur coopératif apporte également un soutien croissant. L'entreprise privée conventionnelle demeure toutefois assez passive, sauf lorsque ses intérêts propres sont en cause. Les objectifs des initiatives d'entraide économique et ceux des différentes stratégies pour combattre l'exclusion sociale convergent en bout de ligne vers le phénomène d'empowerment.
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 | 0.004 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".