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Record W4313209620 · doi:10.3917/seve1.074.0027

Les associations et les institutions du médicosocial

2022· article· fr· W4313209620 on OpenAlexaff
Jérôme Voiturier

Bibliographic record

VenueLes Tribunes de la santé · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Policies and Family
Canadian institutionsCentre Intégré de Santé et de Services Sociaux des Laurentides
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’histoire de la Sécurité sociale, et plus largement celle des politiques sociales, est, pour reprendre l’expression de Colette Bec 1 « intimement liée à la démocratie » . Les associations sont des espaces de vitalité et d’expérimentation démocratique sans égal. Il est donc évident que les politiques sociales ne peuvent se faire sans le dynamisme associatif ; d’autant plus qu’avant la création de la Sécurité sociale le rôle du tiers secteur dans la prise en charge de l’exclusion aux différents risques sociaux était prépondérant. Témoins et acteurs des grandes questions qui ont traversé le xx e siècle et le début du xxi e siècle, les associations médicosociales et sociales accueillent, hébergent, accompagnent, défendent, représentent les personnes vulnérables. Ainsi, les grandes associations « historiques » se sont constituées dans la première moitié du xx e siècle afin de répondre à l’absence de prise en charge et d’accompagnement des pouvoirs publics en créant des structures, des établissements, des services, et ainsi combattre la mise au ban, l’isolement des personnes et le dénuement des familles sans solution. Puis, en écho à l’évolution de la société et à la volonté d’une plus forte égalité de la seconde moitié du siècle précédent, les associations médicosociales et sociales se font fait les porte-parole de l’exigence des droits des exclus, en plaidant pour une ouverture de la société dite « ordinaire » dans une perspective de société plus « inclusive ».

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.796
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0080.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.047
GPT teacher head0.380
Teacher spread0.333 · 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 designTheoretical or conceptual
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".

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Citations0
Published2022
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