Gouvernance et réseaux épistémiques : l’exemple de la politique de décentralisation au Chili
Bibliographic record
Abstract
Carolina Gutierrez Ruiz et Bastien Sibille ont recours à la notion de communauté épistémique pour analyser la gouvernance des réseaux de politiques dont le rôle premier est de créer les savoirs légitimes sur lesquels s’appuient subséquemment les décisions politiques et gouvernementales. À cette fin, l’analyse des auteures s’articulent à partir de deux questions, à savoir : 1. La création des communautés épistémiques est-elle liée à un besoin de savoir exprimé par les autorités politiques ? 2. L’intégration des savoirs nouveaux dans l’action publique se fait-elles à travers un transfert des idées ou plutôt un transfert des individus ? Pour répondre à ces questions, les auteurs se penchent sur la communauté épistémique qui a participé à développer et imposer la décentralisation politico-administrative au Chili.
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 | 0.005 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.034 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".