THE ASSOCIATION OF LIBERAL EXERCICE : SURVEY AMONG THE VETERINARIAN'S PROFESSION AFTER TEN YEARS
Bibliographic record
Abstract
En 1990, aux différents regroupements possibles qui s'offrent aux vétérinaires (groupements de moyens ou d'exercices), s'ajoute une nouvelle forme de société : la Société d'Exercice Libéral (SEL). Instaurée par la loi du 31 décembre 1990, cette nouvelle forme d'association a permis aux membres des professions libérales d'utiliser pour leur activité le cadre de la société commerciale. La SEL concerne à l'heure actuelle 3% des cabinets vétérinaires français ; elle se distingue des autres sociétés proposées aux professionnels libéraux par son statut fiscal et social propres aux sociétés de capitaux. Ces aspects sont essentiels mais ne sont pas les seuls à prendre en compte pour la création d'une Société d'Exercice Libéral ; la transmission du cabinet et l'intégration des nouveaux associés ainsi que la protection de l'indépendance et de la déontologie des praticiens en exercice sont des éléments qu'il ne faut pas négliger. Une enquête réalisée auprès des vétérinaires exerçant en SEL a permis d'établir un état des lieux de ces sociétés au sein de la profession vétérinaire en France après dix années d'existence. Les résultats de cette étude nous apportent également les points de vue des praticiens sondés, les inconvénients et les avantages qu'ils ont trouvés à exercer en SEL.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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".