ESCAP, 3 ans de synergies et d’innovation_RAPPORT D’ACTIVITÉS
Bibliographic record
Abstract
Parce que l'économie sociale apporte des réponses aux défis sociaux actuels, ESCAP rassemble des expert.e.s académiques et de terrain qui ont un enjeu commun : soutenir le développement de l'économie sociale et de ses entreprises qui donnent la priorité à leur finalité sociale et adoptent des pratiques de gestion qui favorisent nettement l'inclusion sociale, la durabilité et/ou la participation de leurs parties prenantes. La richesse d'ESCAP repose sur l'articulation spécifique de la recherche et du terrain. Inspiré du TIESS au Québec, ESCAP vise à favoriser et à organiser la co-construction de connaissances et d'outils et leur transfert au sein de l'écosystème wallon de l'économie sociale. Cette dynamique de transfert d'expertise fait d'ESCAP un lieu privilégié pour faire émerger des réflexions et projets collectifs en faveur du développement de l'économie sociale. Ainsi, par son action de mise en réseau et son soutien opérationnel, ESCAP permet l'alliance de la recherche et du terrain comme rampe de lancements de projets structurants pour l'économie sociale wallonne. Grâce au financement de la région wallonne, ESCAP coordonne chaque année des groupes de travail qui rassemblent et produisent des connaissances et des outils sur des thématiques variées et évolutives : gouvernance démocratique, financé éthique, reporting extra-financier, enseignement de l'économie sociale, business modèles durables, genre et diversité, cadre juridique des coopératives,... Nous vous invitons à les découvrir dans ce rapport d'activités.
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 | 0.011 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.013 |
| Open science | 0.003 | 0.012 |
| Research integrity | 0.005 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.005 |
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".