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Record W4384261327 · doi:10.1787/5eac5fb2-fr

Classification des fonctions des administrations publiques (CFAP/COFOG)

2023· book-chapter· fr· W4384261327 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePanorama des administrations publiques · 2023
Typebook-chapter
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealthcare Systems and Practices
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesGeographyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Conçue par l’OCDE, la Classification des fonctions des administrations publiques (CFAP ou COFOG) classe les données sur les dépenses des administrations publiques provenant du Système de comptabilité nationale selon l’objet auquel les fonds sont consacrés. Comme le montre le tableau E.1, la CFAP de niveau 1 répartit les données sur les dépenses selon 10 groupes ou sous-secteurs « fonctionnels » de dépenses (comme les affaires économiques, l’enseignement ou la protection sociale) et la CFAP de niveau 2 subdivise chaque groupe du niveau 1 en neuf sous-groupes au maximum. On dispose de données correspondant au niveau 1 de la CFAP pour 34 des 38 pays membres de l’OCDE (selon la disponibilité de données chronologiques) mais, s’agissant du niveau 2, on ne dispose généralement de données que pour les pays de l’OCDE membres de l’Union européenne, plus l’Australie, la Colombie, le Costa Rica, Israël et le Japon. On ne dispose pas de données quant aux dépenses correspondant au niveau 1 de la CFAP pour le Canada, le Mexique, la Nouvelle-Zélande et Türkiye. Jusqu’à une époque récente, les données correspondant au niveau 2 de la CFAP étaient disponibles dans certains offices statistiques nationaux, mais n’étaient pas recueillies par les organisations internationales. De plus, les données correspondant à ce niveau n’étaient pas toujours pleinement comparables d’un pays à l’autre, car le guide relatif au SCN des Nations Unies et le Manuel de statistiques de finances publiques du Fonds Monétaire International ne donnaient que peu d’indications pratiques sur l’application des concepts de la CFAP. Toutefois, en 2005, Eurostat a mis en place un groupe de travail chargé de rédiger un manuel sur l’application de la CFAP aux données relatives aux dépenses figurant dans les comptes nationaux et de débattre du recueil de données correspondant au niveau 2 de la CFAP pour les pays européens. On ne dispose pas de données correspondant au niveau 2 de la CFAP dans plusieurs pays membres de l’OCDE non européens, à l’exception de l’Australie, de la Colombie, d’Israël et du Japon. Par ailleurs, dans certains pays membres, ces données sont disponibles seulement pour certaines divisions de la COFOG. Des efforts sont en cours afin de parvenir à un accord avec ces pays sur la communication de ces données à l’OCDE.

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)0.012
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.790
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.012
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0120.005
Scholarly communication0.0030.006
Open science0.0010.000
Research integrity0.0040.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.006

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 head0.293
GPT teacher head0.469
Teacher spread0.177 · 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
GenreOther

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

Citations0
Published2023
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