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Les Établissements et Services d’Aide par le Travail (ESAT) français face à la pandémie de COVID 19 : le rôle du territoire et de la proximité dans l’adaptation à la crise.

2021· article· fr· W3171504890 on OpenAlexvenueno aff
Meddy Escuriet, Mauricette Fournier, Théo Sanson

Bibliographic record

VenueInterventions économiques · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PhilosophyMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette contribution s’intéresse à l’impact de la pandémie de COVID-19 sur les Établissements et Services d’Aide par le Travail (ESAT) français à partir d’entretiens conduits auprès de directeurs d’établissements situés dans le milieu rural et urbain de la Région Auvergne-Rhône-Alpes (France). Afin de situer les ESAT dans leur contexte national, un premier temps est consacré à rappeler la genèse et le fonctionnement de ce dispositif, mis en place pour favoriser l’insertion sociale et professionnelle des travailleurs en situation de handicap, dont l’originalité réside dans l’articulation d’une logique médico-sociale à une logique économique. Nous cherchons ensuite à montrer comment les ESAT se sont organisés pour assurer l’accompagnement médico-social de leurs travailleurs malgré l’obligation de distanciation. Puis, analysé au prisme de l’ancrage territorial et de la notion de proximité qui lui est associée, nous nous intéressons à l’impact du confinement sur l’équilibre économique de ces établissements pour montrer que la crise sanitaire a moins affecté les établissements à vocation majoritairement agricole implantés en milieu rural que ceux, plus orientés vers la sous-traitance industrielle, localisés en milieu urbain.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.633
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.052
GPT teacher head0.344
Teacher spread0.291 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations2
Published2021
Admission routes1
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