L’âge des associations a-t-il une influence sur le profil sociodémographique de leurs dirigeants ?
Bibliographic record
Abstract
Cette contribution traite de l’influence éventuelle de l’âge des associations sur les caractéristiques sociodémographiques de leurs dirigeants bénévoles. Elle utilise à cette fin les données d’une récente enquête menée en France auprès d’un grand nombre d’associations. Ces données permettent de confirmer la faible représentation des femmes et plus encore celle des jeunes dans les fonctions de dirigeants. Elles montrent que les premières sont nettement moins présentes dans les bureaux des associations les plus anciennes. La probabilité pour les jeunes d’assumer des responsabilités est également plus grande dans les associations les plus récentes. Les actifs sont particulièrement bien représentés dans les bureaux des jeunes associations. Les catégories sociales pourvues d’un fort capital culturel sont fortement représentées parmi les dirigeants, quel que soit l’âge de l’association.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".