Rapport coût-efficacité dans le secteur public
Bibliographic record
Abstract
On peut mesurer le rapport coût-efficacité du secteur public en considérant le rapport entre les intrants (humains ou financiers) et certaines des principales réalisations pour chaque secteur. En général, le terme « réalisations » (on parle aussi de « retombées ») fait référence aux effets des programmes et services publics sur les citoyens en termes de santé, d’apprentissage, de satisfaction et de confiance. Dans un contexte de fortes contraintes budgétaires, il est important d’améliorer le rapport coût-efficacité des services publics, étant donné que c’est aux réalisations que les citoyens s’intéressent le plus, en dernière analyse, et que les pouvoirs publics doivent aussi démontrer qu’ils font bon usage des fonds publics. Toutefois, si une part des réalisations finales peut être attribuée aux services publics, il n’est pas toujours facile de déterminer quelle est cette part, car de nombreux autres facteurs peuvent aussi intervenir dans l’état de santé des individus, leur niveau éducatif et les autres aspects de leur existence.
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 | 0.012 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.065 | 0.005 |
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".