Bibliographic record
Abstract
Cet article présente une synthèse des recherches sur le bonheur relativement aux politiques publiques et démontre que le bonheur autorapporté peut être utilisé pour évaluer ces politiques. Le bien-être déclaré traduit plutôt bien les conditions sociales et économiques objectives et permet de quantifier la souffrance des gens. Des résultats démontrent que certaines politiques sociales (des prestations d’assurance-chômage généreuses, l’égalité des revenus ou l’imposition fiscale progressive du revenu, par exemple) sont associées positivement au bien-être autorapporté, tandis que d’autres (comme un pourcentage élevé du PIB en dépenses gouvernementales) ne le sont pas. De la même manière que l’évaluation régulière des activités économiques jauge l’efficacité de certaines politiques et du bien-être économique des individus, l’évaluation périodique du bien-être autorapporté des citoyens permet de jauger l’efficacité de politiques spécifiques ainsi que le bien-être psychologique des individus et de la société en général.
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 | 0.015 | 0.049 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.012 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.002 |
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".