Les apports potentiels des modèles de la base économique pour guider la décision publique
Bibliographic record
Abstract
Résumé Considérée pendant les années 70-80 comme un cadre conceptuel d’analyse du développement régional, la théorie de la base économique représente aussi un outil au service du décideur public notamment grâce au renouvellement des concepts et des outils qu’elle mobilise. Ainsi, les modèles de la base sont susceptibles d’apporter des éléments de réflexion sur quatre points principaux : l’identification des potentialités de développement, la comparaison des principaux secteurs basiques, l’estimation de leurs effets induits et l’évaluation des retombées d’une politique publique. Une fois renouvelés et appliqués aux quelques petites régions rurales françaises et aux régions administratives du Québec, ces modèles de la base ont donné un certain nombre de résultats pouvant intéresser le décideur public. Par exemple, les études menées en France montrent l’importance des activités d’accueil (retraités, touristes) parmi les activités motrices. Pour cette raison, des politiques en faveur de l’accueil de nouvelles populations mériteraient d’être développées.
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 | 0.010 | 0.037 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.003 |
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".