Bibliographic record
Abstract
Futuribles a lancé cet automne une série consacrée aux apports de l’entreprise à la fabrique du bien commun 1 . Parmi les articles proposés dans cette série, figuraient notamment une présentation de la façon dont les entreprises françaises se sont impliquées, au fil du temps, dans des missions d’intérêt général, ainsi que divers témoignages d’acteurs d’organisations œuvrant en ce sens. Ce numéro prolonge cette série au travers d’un autre témoignage d’acteur (article de Marianne Eshet sur la fondation SNCF), et de cet article de Philippe-Henri Dutheil exposant le régime juridique qui encadre les entreprises à finalité sociale de trois voisins européens de la France. Lorsque ce numéro paraîtra, le Sénat français devrait s’être prononcé sur la loi PACTE (Plan d’action pour la croissance et la transformation des entreprises) qu’a votée l’Assemblée nationale cet automne, qui prévoit notamment de faciliter et encadrer le statut d’« entreprise à mission », apparu en 2015, qui permet aux entreprises d’inscrire dans leurs statuts leur engagement en faveur de l’intérêt général. Philippe-Henri Dutheil présente ici les options juridiques offertes aux entreprises, en Belgique, en Italie et au Luxembourg, pour les inciter et leur permettre de participer à la fabrique du bien commun. Ces trois pays ayant des régimes juridiques assez proches du droit français, ils peuvent servir de source d’inspiration au législateur français pour continuer sur cette voie. S.D.
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 | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".