Bibliographic record
Abstract
Depuis la crise financière mondiale, le recours aux examens de dépenses s’est développé de façon spectaculaire dans toute la zone OCDE. Un examen de dépenses a deux finalités principales, permettant aux pouvoirs publics de : mieux maîtriser le niveau général des dépenses et mieux hiérarchiser les priorités en matière de dépenses. Les pays qui y ont recours depuis longtemps ont démontré que l’examen de dépenses pouvait amener les pouvoirs publics à axer leurs efforts sur une meilleure hiérarchisation des priorités en matière de dépenses et à dégager une marge de manœuvre budgétaire pour le financement de nouvelles dépenses prioritaires. Étant donné le contexte budgétaire difficile dans lequel évoluent de nombreux pays de l’OCDE, cet outil pourrait se révéler extrêmement utile, en particulier s’il venait à s’inscrire plus durablement dans le cadre du processus budgétaire.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
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".