dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
Après l'appariement vers la base de données, il repère dans la liste des offres un sigle connu et prie la conseillère de le sélectionner. Il a un a priori totalement positif sur l'entreprise dans le secteur : les critères de l'emploi lui importent moins que le capital social via la réputation qu'elle génère. Il cite trois qualités à l'appui : le caractère « réglo », le « respect » des salariés et la paie « normale », pour demander un appariement « les yeux fermés », auquel la conseillère donne suite. Il se fonde sur l'établissement pour orienter son choix. La société propriétaire constitue un dispositif de réputation suffisant qui évacue les autres critères. Le chômeur projette la bonne réputation de l'établissement sur l'offre d'emploi, sans en prendre connaissance en détails. 1  Gladys LANG et Kurt LANG, « Recognition and Renown : The Survival of Artistic Reputation », The American Journal of Sociology, 1988, vol.
1); GGDC (2013). Notes: a) Approved data before 1970 are not available. b) Data borrowed from Institut national de la statistique et des études économique. Bases des données. Les comptes nationaux annuels base 2010. c) Gran Buenos Aires. d) 7 main cities in the country. e) Lima and suburbans. Graphique 2. Valeur ajoutée de l'industrie de transformation en pourcentage du PIB, 1970-2014 Source: ONU (The National Accounts Main Aggregates Database); IBGE.
; IMSS; STPS. Faite par Moreno-Brid et al. forte volatilité explique-t-elle le faible taux de croissance du PIB par tête sur longue période? En Amérique latine, la relation entre d'une part des fluctuations importantes et un taux de croissance moyen du PIB par tête sur longue période est nette comme on peut le voir dans le graphique ci-dessous. Graphique 5. Taux de croissance du PIB par tête en Amérique latine et aux Caraïbes, 1980-2019 (calculé en dollars PPA de 2011) Source: FMI et base de données de Perspectives économiques de l'économie mondiale. A l'inverse les pays asiatiques connaissent de faibles fluctuations et une forte croissance du PIB sur longue période. L'écart type est souvent utilisé comme indicateur de volatilité. Les économies asiatiques connaissent une faible volatilité et croissance forte sur des longues périodes: Chine.
Les données de « vie réelle » : enjeux, avantages et limites On désigne par données de « vie réelle », des données qui ne sont pas collectées dans un cadre expérimental, mais générées à l'occasion des soins réalisés en routine et qui reflètent donc la pratique courante. De telles données peuvent provenir de sources diverses : des dossiers informatisés de patients (DPI), des bases de données médico-administratives, des registres, des cohortes, ou encore du web, des réseaux sociaux ou des objets connectés, etc. Le rapport Bégaud-Polton-von Lennep réalisé à la demande du ministère de la santé en mai 2017 identifie les cas d'usage de données de « vie réelle » en distinguant la recherche(études épidémiologiques observationnelles) , l'innovation ( production de connaissance pour développer de nouvelles modalités de prise en charge) , le pilotage et la régulation des soins  [3].
En France, la mise en place de la plateforme nationale des données de santé (GIP Health Data Hub) va être un levier puissant de développement des usages des données de « vie réelle ». Au-delà de l'ouverture du Système National des Données de Santé (SNDS) à tous les acteurs de la recherche et de l'innovation en santé, cette plateforme offrira une plus grande facilité d'appariement avec des bases de données cliniques constituées par ailleurs. Cela dit, les données de « vie réelle » et les opportunités qu'offrent les nouvelles technologies doivent servir avant tout et de fac on directe et rapide à l'amélioration continue des pratiques et à l'efficacité du service rendu aux patients. Pour progresser, les plateformes d'analyse de données doivent permettre aux communautés professionnelles de mesurer objectivement et continuellement ce qui est fait, de comparer les résultats des soins au cours du temps et entre établissements de santé, de s'interroger sur les écarts, de simuler et évaluer les impacts de certaines décisions stratégiques sur les organisations ou la qualité de la prise en charge.
eu/project/ehr2edc), l'AP-HP a participé à une vaste étude d'évaluation d'une solution de connectivité entre DPI et bases de données d'essais cliniques, testée dans le cadre de six essais cliniques multicentriques conduits par trois industriels pharmaceutique dans quatre hôpitaux distincts, démontrant que plus de Tableau 1 Modalités d'accès aux données des EDS. L'exemple de l'AP-HP. Vous êtes professionnel de santé de l'AP-HP et souhaitez réaliser une recherche « interne » : une recherche est qualifiée d'« interne » si elle est menée à partir de données recueillies dans le cadre du suivi individuel des patients par les personnels assurant ce suivi et pour leur usage exclusif. Exemple : vous êtes médecin interniste exerc ant à l'hôpital ou un professionnel de santé agissant sous sa responsabilité et souhaitez, à votre seul bénéfice, faire une étude (ex : indicateurs, taux de rémission, survie etc.
Un data scientist au sein de l'unité de recherche clinique de votre groupement hospitalier peut vous aider dans cette démarche en réalisant notamment une étude de faisabilité de votre recherche. Après avis favorable du CSE, si les données nécessaires à la recherche sont disponibles au sein de l'EDS, le délai de mise à disposition de l'échantillon de données (sans compter le délai de contractualisation en cas de partenariat) est de 4 à 6 semaines. Vous êtes chercheur ou acteur de la santé digitale, appartenant ou non à l'AP-HP, et souhaitez réaliser une recherche à partir des données de la base de données EDS-COVID Une procédure accélérée a été mise en place dont les modalités sont accessible sur le site de l'EDS de l'AP-HP.
Ces solutions de visualisation de données à l'échelle individuelle ou populationnelle, d'identification de patients similaires, d'aides décisionnelles, etc. -doivent leur permettre de personnaliser et d'améliorer la prise en charge des patients. Dans le contexte de la pandémie, l'équipe en charge de l'EDS a été amenée à consolider une base de données dédiée au Covid-19 en moins d'un mois, à l'enrichir par de nouvelles sources de données complémentaires et à développer des solutions innovantes de pilotage de l'activité hospitalière à partir de ses données. L'appui de personnels des sites hospitaliers et de volontaires externes a été déterminant. La base de données EDS COVID va également permettre la réalisation d'études observationnelles AP-HP ou multicentriques nationales et internationales et l'appui à des essais thérapeutiques, toujours dans le cadre de la gouvernance existante et sans déroger aux règles d'utilisation des données, en particulier à l'avis favorable du CSE.
Remerciements L'auteure remercie le consortium  EDS APHP Covid intégrant l'équipe de l'Entrepôt de Données de Santé de l'AP-HP ainsi que l'ensemble des personnels de l'AP-HP  et des volontaires ayant contribué à la mise en oeuvre de la base de données EDS-COVID et des solutions d'exploitation de cette base de données.
% des données des essais pouvaient être collectées de manière semi-automatique à partir du DPI. Un mois après l'admission à l'AP-HP du premier patient diagnostiqué Covid-19, une base de données spécifique-EDS-COVID -a été constituée à partir de l'EDS. En complément des données démographiques, de prise en charge (parcours du patient), du PMSI (diagnostics et actes), de biologie, de prescription médicamenteuse, la base de données EDS-COVID intègre des données d'intérêt automatiquement extraites des comptes rendus en utilisant des techniques de traitement automatique du langage, ainsi que certaines images médicales, en particuliers les scanners thoraciques des patients porteurs ou suspectés de Covid-19. D'autres sources de données sont intégrées progressivement telles que la base de données Covidom (application de télé suivi à domicile des patients sans signe de gravité) ou les bases de données de gestion des ressources humaines, des médicaments et dispositifs médicaux.
Depuis sa mise en place à l'AP-HP dès le début de la crise, le Comité de pilotage recherche Covid-19 a par ailleurs priorisé 14 essais thérapeutiques et 23 autres études. Une solution de transfert de données est en cours de développement afin de permettre l'alimentation à partir de la base EDS-COVID des bases de données de ces essais cliniques ou cohortes. Enfin la standardisation des données de la base EDS-COVID selon des standards internationaux (modèle OMOP, terminologies CIM10, LOINC, ATC, etc) a permis à l'AP-HP d'intégrer le consortium international 4CE (Consortium for Clinical Characterization of Covid19 by EHR (4CE), https://transmartfoundation. org/covid-19-community-project) dont l'objectif est de partager et analyser rapidement à grande échelle des données agrégées de patients hospitalisés diagnostiqués Covid-19 afin de mieux caractériser cette maladie.
Ce dernier, différence entre les entrées et les sorties de migrants, est estimé à 60 000 par l'Insee. Presqu'autant de naissances en 2019 qu'en 2018 L'indicateur de fécondité est stable entre 2018 et 2019 : 1,84 enfant par femme. Le nombre de femmes en âge d'avoir des enfants a légèrement baissé, ce qui explique que le nombre des naissances ait un peu diminué : 714 000 en 2019 en France métropolitaine, contre 720 000 en 2018. La tendance observée depuis quarante ans à avoir ses enfants toujours plus tard se poursuit : les femmes qui ont accouché en 2019 avaient en moyenne 30,8 ans. Cet âge n'a Références [1] Catherine Beaumel et Sylvain Papon, 2020, «Bilan démographique 2019. La fécondité se stabilise en France», Insee Première, n° 1789 (www. insee. fr/fr/statistiques/4281618) [2] Eurostat 2020, Base de données (ec.
europa. eu/eurostat/ fr/data/database). [3] Angela Luci-Greulich et Olivier Thévenon, 2013, «The Impact of Family Policies on Fertility Trends in Developed Countries», European Journal of Population, 29, 387-416. [4] Agnieszka Fihel et Marek Okólski, 2019, «Diminution de la population dans les pays anciennement communistes de l'Union européenne», Population et Sociétés, n° 567, 4 p. (www. cairn. info/revue-population-et-societes- 2019-6-page-1. htm) La Résumé Mots-clés Fécondité, âge à la maternité, France, crise économique, politiques familiales, comparaisons européennes Ined : 9, cours des Humanités • CS 50004 • 93322 Aubervilliers Cedex • France Directrice de la publication : Magda Tomasini Rédacteur en chef : Gilles Pison Éditrice : Marie-Paule Reydet Graphiste : Isabelle Milan Impression : Mérico Delta Print, Bozouls, France D.
La part moyenne annuelle des renvois est de 2,18 % pour le groupe avant réforme, alors qu'elle atteint 3,92 % pour l'autre. Ces augmentations s'expliquent par l'évolution de la réglementation. Notre base de données a été construite manuellement à partir des décisions relatives à chaque projet de concentration publiées par la Commission européenne depuis 1990. Malgré l'usage de cette méthode, des informations restent manquantes ou approximées du fait de la politique de confidentialité relative aux parts de marché 17. L'intégralité des cas est disponible dans la rubrique competition du site Internet ec. europa. eu de la Commission. Chaque cas représente un projet de notification, ainsi qu'une décision relative à ce projet, sauf pour les projets annulés par les parties avant que la Commission n'ait eu le temps de statuer.
Le niveau de qualité est suggéré par le niveau d'amélioration -donné par le rapport des probabilités -qu'engendre le modèle complet par rapport au modèle sans variable. Lorsque la régression est parfaite l'indicateur vaut 1 et lorsque les variables explicatives n'apportent que peu ou aucune explication, l'indicateur vaut 0. En outre, afin de prendre en compte les modifications engendrées par l'introduction du règlement n° 139/2004 sur les prises de décisions, une REVUE D'ÉCONOMIE INDUSTRIELLE ➻ N° 170 ➻ 2 E TRIMESTRE 2020 séparation en deux bases de données est effectuée 30. Ainsi, la variable Requête permettra d'analyser les déterminants des demandes de renvois vers les autorités nationales : y t = 1 lorsqu'une requête est soumise et y t = 0 sinon.
Les caractéristiques des demandes de renvoi Cette section a pour but de présenter et interpréter les résultats des modèles (tableau 4). 30 La régression sur une seule base de données a été testée, mais générait à la fois des difficultés d'interprétations et de convergence dans la résolution algorithmique dues à l'utilisation simultanée de la méthode des rapports de cotes et de variables d'interactions. La modification du système de renvoi a permis non seulement d'augmenter le nombre de demandes annuelles, mais également d'identifier les profils de projet de concentration faisant appel à cette procédure. Avant la réforme, les chances qu'un projet de concentration fasse l'objet d'une demande de renvoi lorsqu'il n'affectait qu'une partie du marché intérieur étaient 16,5 fois plus élevées que celles pour les projets affectant l'intégralité du marché intérieur.
tous les autres cas. Cette variable nécessite de prendre des précautions dans le comptage des observations, puisqu'une demande de renvoi peut être simple ou multiple (à destination de plusieurs autorités nationales). Ainsi, la demande de renvoi n'est comptabilisée qu'une fois par projet. Cela permet de ne pas augmenter artificiellement le nombre de demandes21. Sur la période pré-réforme, la variable Requête dispose d'une base de données de 2449 observations, dont 2388 observations n'ont pas fait l'objet d'une demande de renvoi, alors que 61 projets ont été soumis à une demande. À ce stade, 89 observations sont supprimées notamment parce qu'elles correspondent à des projets annulés ou à des amendes infligées par la Commission ; soit une base de données de 2449 observations initialement retenues.
Lors de la régression, 960 observations ont finalement été écartées. Cela représente 871 observations en plus par rapport aux pre-Elles correspondent aux projets -le nombre de projets jugés compatibles sous la procédure simplifiée a augmenté (3025 projets) -pour lesquels trop peu d'informations sont disponibles. Deux observations supplémentaires ont été supprimées, car le délai permettant de connaître le statut de la demande de renvoi n'était pas arrivé à son terme. Au total, 3283 observations ont été écartées, pour une base de données finale de 1637 observations 22.
, en faisant ressortir lMai, 2016)prenant en compte les effets de la réforme de 2004. Il permet également d'expliciter la modification du cadre juridique des renvois, puis d'en identifier les effets à travers une base de données élargie des projets de concentrations étudiés par la Commission entre 1989 et 2018. Enfin, cet article propose une démarche permettant de prédire les projets types ayant davantage de chances d'être soumis à une demande de renvoi. Ainsi, cet article confirme certains des résultats présents dans la littérature : incidence des parts de marché sur la prise de décision(Bergman  et al. , 2005), diminution de l'utilisation du critère de dominance(Bergman  et al. , 2019 ;Mai, 2016)ou encore l'influence du type d'activité économique(Bougette et Turolla, 2008). Il identifie via l'utilisation des rapports de cotes les principales caractéristiques (dimension nationale, part de marché, IHH, secteur d'activité) renforçant les chances qu'un projet soit soumis à une demande de renvoi.
Neven et Röller (2003)007),enanalysant les déterminants des erreurs de type I et II 12 , montrent que la protection du surplus des consommateurs n'est pas la motivation principale de la Commission. De plus, les intérêts des entreprises ne modifient pas les décisions de la Commission. En revanche, l'importance des enquêtes demandées (temps et nombre d'enquêtes), la définition du marché, le pays et l'industrie ont une incidence sur la délibération finale. L'importance des réformes du mécanisme de contrôle des concentrations a également fait l'objet de plusieurs études. Ainsi,Neven et Röller (2003)soulignent l'importance des réformes -défense explicite des intérêts, modifi- Fernández et al. (2008)vaient d'ores et déjà souligné l'importance de la part de marché dans le résultat final, mais la période associée à leur base de données était plus réduite 11.
Par ailleurs,Fernández et al. (2008)montrent que « la probabilité que la concentration passe en phase II est affectée par la part de marché estimée de la fusion, la contestabilité du marché et la 10 La Commission européenne peut à l'issue de sa première phase d'investigation, appelée « Phase I », décider de poursuivre son examen. Cette seconde phase d'étude de la concentration est appelée « Phase II ». 11 La base de données utilisée comprend 245 décisions de 2000 à 2002 contre 96 cas de 1989 à 2002 pour l'article de Bergman et al. (2005). REVUE D'ÉCONOMIE INDUSTRIELLE ➻ N° 170 ➻ 2 E TRIMESTRE 2020 présence de barrières à l'entrée ». cations des procédures de notifications, de renvois -telles que présentées dans le Livre vert 13. Duso et al. (2013), ainsi que Levy et al. (2015) mettent en avant l'approche plus économique de la Commission, l'augmentation de la prédictibilité des décisions et la réduction de la fréquence des erreurs de type I.
Lors de la régression, 960 observations ont finalement été écartées. Cela représente 871 observations en plus par rapport aux pre-Elles correspondent aux projets -le nombre de projets jugés compatibles sous la procédure simplifiée a augmenté (3025 projets) -pour lesquels trop peu d'informations sont disponibles. Deux observations supplémentaires ont été supprimées, car le délai permettant de connaître le statut de la demande de renvoi n'était pas arrivé à son terme. Au total, 3283 observations ont été écartées, pour une base de données finale de 1637 observations 22. Tableau 1. Nombre d'observations par catégories et par phases (1989-2018) Phase I Phase II Population totale Notifications 7090 262 7369 19 Projets acceptés avec ou sans conditions 6745 181 6926 Projets refusés 2 24 26 Projets acceptés sous conditions 290 140 430 Requêtes en renvoi vers l'autorité nationale 228 16 242 Requêtes en renvoi vers la Commission 17 17 34 Renvois acceptés vers l'autorité nationale 217 5 222 Renvois refusés vers l'autorité nationale 9 11 20 Renvois acceptés vers la Commission 14 17 31 Renvois refusés vers la Commission 3 0 3 Autres 186 52 238 Ensuite, les cas pour lesquels la Commission met en place des engagements représentent 5,83 % de l'ensemble des notifications.
Alors que les projets fai- sant l'objet d'une demande de renvoi représentent 3,73 % de la population totale, les renvois vers les autorités nationales concentrent 3,36 % des pro-jets. La dernière sous-population regroupe les autres projets 20 et concentre Tableau 2. Nombre d'observations utilisées par régression. Pré-Réforme Post-Réforme Observations Observations Observations Observations Observations Observations initiales effacées finales initiales effacées finales utilisées utilisées Requête 2449 960 1489 4920 3283 1637 Cette section propose une description détaillée de la base de données utilisée dans cet article. L'ensemble des cas notifiés et étudiés par la Commission européenne est résumé dans le tableau 1. La population totale est composée de 7369 projets de concentrations notifiés de 1989 à 201818.
Aussi, la majorité des cas notifiés à la Commission européenne sont déclarés compatibles avec le marché intérieur européen. Cette situation est également renforcée par le recours croissant aux procédures simplifiées. 19Observations correspondent à des amendes ou sanctions. Il n'y a donc pas de Phase associée. 20La sous-population « autres » regroupe les cas en dehors du domaine du contrôle des concentrations, annulés et les infractions. 2,91% des projets étudiés par la Commission européenne. Chaque souspopulation peut ensuite être scindée en fonction des deux phases d'investigation. Graphique 2. Évolution de la part de la procédure simplifiée de 1990 à 2018 (en %) Dans le cadre de cet article, la base de données initiale a permis de construire deux bases de données représentant l'ensemble des notifications étudiées par la Commission sous la réglementation précédant la réforme (Pré-Réforme) d'une part, et celles étudiées au titre de la nouvelle réglementation (Post-Réforme).
Data and model specification details The model is estimated on an unbalanced panel data set containing 2276 observations of 415 French grain crop producers in the North and North-East of France, over the years 2006 to 2011. This sample has been extracted from data provided by an accounting agency located in the French territorial division La Marne. It contains detailed information about crop production for each farm (acreages, yields, input uses and crop prices at the farm gate). We consider seven crops: sugar beet, alfalfa, protein pea, rapeseed, winter wheat, corn and spring barley, which represent more than 80% of the total acreage in the considered area. 21 The variable input aggregate accounts for the use of fertilizers, pesticides and seeds. The 20 Indeed, the endogeneity issues raised by s it ε in our ERS-MEMC model are analogous, from an econometric viewpoint, to those raised by the demand function error terms in demand systems with binding non-negativity constraints (e.
This structure is intended to reflect the basic rotation scheme of grain and industrial crop producers in France. In a second level, the cereal group is split into two subgroups: winter cereals on the one hand and spring cereals on the other hand, in order to account for the differences in planting seasons. The 'rotation entry crop' group is split into an 'oilseeds and protein crops' subgroup and a subgroup including only sugar beet (the only root crop considered here). Wheat, which is the only winter cereal, is used as the benchmark crop. Based on these seven crops, 127 regimes could theoretically be chosen by farmers. The 8 most frequently observed regimes, out of 78 regimes present in the original dataset, were considered for selecting our estimation sample. 2 Considering a small regime set allowed us to estimate our ERS-MEMC model with regime specific fixed costs that are not defined as sums of crop fixed costs.
neither analytically nor numerically due to its integration over the probability distribution of the random parameters i γ. Micro-econometricians generally solve this problem by integrating ( ) Simulated ML (SML) estimators of 0 θ. Yet, implementing this approach is particularly challenging with ERS-MEMC models due to the dimension of parameter 0 θ and the complexity of the simulated version of the likelihood functions ( )i θ ( ) i ) ). For instance, the ERS-MEMC model of our empirical application considers 22 production choices. It features 80 control variables, 37 random parameters and 20 error terms. Vector 0 θ contains 786 parameters while our dataset describes 40,192 observed production choices (16parameter distribution is thus the first estimation issue that we have to deal with. We compute the ML estimator of 0 θ by devising a Stochastic Approximate Expectation-Maximization (SAEM) algorithm.
Les résultats de notre enquête se positionnent dans la conti-nuité d'une revue systématique de la littérature publiée au cours de la période 2000-2014 [53], visant à identi-fier et catégoriser les différents obstacles à l'utilisation des EBMD dans l'environnement clinique. Les données de 6 bases de données bibliographiques électroniques ont été consultées, 49 articles clés ont été étudiés. Ont été rele-vées dans 65 % des articles des points négatifs relatifs à l'aspect économique, la réglementation et la démarche qua-lité. La gestion des données et la performance des dispositifs sont retrouvées dans 51 % des analyses. Les problématiques de ressources humaines et de fonctionnement sont rappor-tées dans 35 % des publications. Les auteurs soulignent que les avancées technologiques récentes ont permis de rappro-cher la biologie du patient, mais que ces progrès ne se sont pas accompagnés d'une adoption aussi élevée qu'attendue sur le terrain.