Bibliographic record
Abstract
L’aide et l’action sociales des collectivités locales en France reposent en premier lieu sur l’aide sociale départementale, qui représente la moitié des dépenses d’aide et d’action sociales nationales et 64 % des dépenses de fonctionnement des départements en 2017. Celle-ci comprend 4,2 millions de prestations ou mesures d’aide sociale à destination des personnes âgées, des personnes handicapées, des enfants ou jeunes majeurs en danger ou en risque de l’être, et pour l’insertion. Les départements ont, à ce titre, dépensé 37 milliards d’euros (nets des recouvrements ou remboursements). La répartition géographique des bénéficiaires et des dépenses d’aide sociale par habitant est hétérogène et diffère selon le secteur d’aide considéré. En matière de dépenses par bénéficiaire, celles liées au revenu de solidarité active (RSA) et celles liées aux personnes âgées sont moins variables d’un département à l’autre que celles liées à l’aide sociale aux personnes handicapées ou à l’aide sociale à l’enfance (ASE). Outre certaines actions sociales obligatoires, les communes et leurs établissements publics de coopération intercommunale (EPCI) mettent en œuvre des actions sociales dans divers secteurs. En 2014, plus de huit communes françaises sur dix, représentant 98 % de la population française et plus de 80 % des intercommunalités développaient au moins une forme d’action sociale. Les communes interviennent principalement dans les domaines de l’aide aux personnes âgées, de la lutte contre la pauvreté et les exclusions, de la jeunesse et la famille, de l’hébergement et du logement ou encore de la petite enfance et de l’aide aux personnes handicapées.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".