Les dispositifs d'action sur l'aide de l'entourage en France et au Québec
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cet article est de comparer les politiques de contrainte et de soutien à l’aide de l’entourage mises en place en France et au Québec. Ces politiques comportent trois types de dispositifs : les obligations légales, les mesures financières et fiscales, la régulation de l’offre en services spécifiques et non spécifiques. Concernant les obligations légales, le dispositif français s’avère beaucoup plus contraignant que le dispositif québécois par la combinaison de l’obligation alimentaire et des contraintes sur la transmission de l’héritage (notion d’héritiers réservataires, fiscalité différentielle, récupération sur succession). Quant aux mesures financières et fiscales, les deux pays ont développé des avantages fiscaux centrés sur des déductions concernant l’impôt sur le revenu (1/2 des foyers français, 2/3 des foyers québécois potentiellement touchés par ces avantages). Une rémunération des aidants est possible en France dans le cadre de l’Allocation personnalisée d’autonomie. Elle demeure en discussion au Québec vis-à-vis de l’Allocation directe. Concernant les services, les déséquilibres offre/demande sont tels dans les deux pays qu’une forme de rationnement existe (plus marquée au Québec), tant vis-à-vis de l’hébergement que vis-à-vis du soutien au domicile.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".