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Record W4379881303 · doi:10.3917/vsoc.225.0059

La place de la direction générale de la cohésion sociale (DGCS) par rapport aux autres administrations et opérateurs de l’État dans les politiques sociales nationales : conception et mise en œuvre

2023· article· fr· W4379881303 on OpenAlexaff
Jean-Philippe Vinquant

Bibliographic record

VenueVie sociale · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsMinistère de l’Emploi et de la Solidarité Sociale (Québec)
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’action de l’État en matière de cohésion sociale a été fortement impactée par les profondes mutations du champ de l’action sociale, du fait des politiques de décentralisation, de la création de nouveaux opérateurs, mais aussi de l’évolution des enjeux sociaux (vieillissement, fragilité du lien familial, aggravation des difficultés d’accès à l’emploi, progression du « sans-abrisme », montée de l’exclusion dans certains territoires, inégalités entre les femmes et les hommes…) et des aspirations à une entière citoyenneté des personnes les plus fragiles. La direction générale de la cohésion sociale, de création récente (2010), mais héritière de plus de soixante-dix ans d’existence de la première direction « sociale » de l’État, a traversé de nombreuses évolutions des dispositifs et institutions sociales. Elle est restée la direction la plus « généralement et largement » compétente sur ces sujets et garde donc une profonde singularité, tout en devant s’articuler avec de plus nombreuses autres administrations, institutions, et opérateurs comme la Caisse nationale de solidarité pour l’autonomie. La gestion de la crise de la Covid-19 et la conférence des métiers du médico-social et du social de 2022 l’ont fortement mise à contribution, et ont montré l’utilité, au sein de l’État, de pouvoir s’appuyer sur une direction « très sociale » et transversale.

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)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.478
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0030.004
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
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 head0.068
GPT teacher head0.393
Teacher spread0.325 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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
Published2023
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