Système éducatif et bien-être social : faut-il subventionner l’éducation?
Bibliographic record
Abstract
Nous considérons un modèle à générations imbriquées dans lequel l’accumulation de capital humain dépend à la fois de l’effort d’éducation des individus et de la productivité du système public d’éducation. Ce dernier dépend notamment du pourcentage d’enseignants choisi par les pouvoirs publics. Même si chaque individu influence également le taux d’encadrement par son propre effort d’éducation qui modifie la taille des classes, chacun pris individuellement considère cet effet comme négligeable. Ceci introduit une rupture entre équilibre et optimum et rend nécessaire une intervention publique. Nous montrons qu’une subvention à l’éducation associée à des transferts intergénérationnels (deuxième théorème du bien-être) suffit à rétablir l’optimum dans l’équilibre concurrentiel. Le long du sentier de croissance à taux constant, le signe de la subvention dépend de l’ampleur relative des deux externalités d’éducation. Nous précisons l’influence des paramètres pertinents sur les variables optimales dans un exemple.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".