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Conférences « Vincent Wright »

2015· book-chapter· fr· W4394004907 on OpenAlexaff
Emmanuel Vernier

Bibliographic record

VenueLa Documentation française eBooks · 2015
Typebook-chapter
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsMinistère des Transports
Fundersnot available
KeywordsWrightSociologyHistoryArt history

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’article 72 de la Constitution définit les collectivités territoriales : ce sont « les communes, les départements, les régions, les collectivités à statut particulier et les collectivités d’outre-mer régies par l’article 74 ». Ce même article poursuit « toute autre collectivité territoriale est créée par la loi ». Dans le prolongement des lois de décentralisation de 1982, la loi du 7 janvier 1983 relative à la répartition des compétences entre les communes, les départements, les régions et l’État a transféré des compétences de l’État vers les collectivités. Mais, malgré cette répartition, il était reconnu que chacune des collectivités détenait une clause générale de compétence, ce qui signifiait qu’elle disposait d’une capacité d’intervention générale sans qu’il soit besoin d’énumérer ses attributions. Cette clause a été supprimée pour le département et la région par la loi portant sur la Nouvelle Organisation Territoriale de la République du 7 août 2015 (dite loi NOTRe). A l’heure actuelle, seule la commune dispose encore de la clause générale de compétence et peut se saisir de toute question d’intérêt local, même en l’absence de texte lui en donnant explicitement compétence. Les régions et les départements ne conservent que leurs compétences d’attribution. Publiée le 21 février 2022, la loi relative à la différenciation, la décentralisation, la déconcentration et portant diverses mesures de simplification de l’action publique locale, dite loi 3DS, est venue rebattre les cartes. Elle offre la possibilité aux élus locaux, départementaux et régionaux de mettre en œuvre des politiques publiques différenciées sur leurs territoires dans de nombreux domaines. Les prochaines années nous éclaireront sur la manière dont les collectivités se sont emparées – ou non – des expérimentations proposées pour parvenir à une décentralisation encore plus aboutie.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.172
Threshold uncertainty score0.575

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.1720.084

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 head0.057
GPT teacher head0.292
Teacher spread0.235 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
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

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Published2015
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