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Les indicateurs de performance da ns les institutions culturelles publiques du spectacle vivant en France selon la Loi organique relative aux lois de finances (LOLF)
Dans un contexte de crise des finances publiques, la France fonde aujourd’hui tous ses espoirs sur l’« évaluation de la performance » pour amortir les effets d’une crise complexe. Sous le signe de la « modernisation de l’Etat », une nouvelle « constitution financière » appelée Loi organique relative aux lois de finances (LOLF) est devenue le levier principal des réformes de la gestion publique.Pleinement appliquée sur les affaires culturelles depuis 2006, la LOLF repose sur un ensemble d’indicateurs de performance et fixe aux institutions culturelles publiques du spectacle vivant des objectifs précis à réaliser. Cet article définit et analyse le schéma de la conception et du parcours de ces indicateurs ainsi que les cibles-objectifs à atteindre. Il examine aussi la polémique générée par ce nouveau mode de gouvernance
Studies on Aromatic Trichromophore Systems Incorporating Anthracene Moieties. II. Crystal Structures of 2-(9-Anthryl)-1-(9-anthrylmethyl)ethyl 2-(9-Phenanthryl)-ethyl Succinate (A2PHEN) and 2-(9-Anthryl)-1-(9-anthrylmethyl)ethyl Methyl Succinate (A2SC) and Their Fluorescence in the Solid State
Élaboration d'Indice composite de Développement du secteur bovin Laitier (IDL)
Plusieurs travaux de recherche ont été publiés sur la mesure du niveau de développement du secteur bovin laitier. Toutefois, aucun de ces travaux ne traite du secteur dans sa globalité. L’objectif du travail est de construire un tableau de bord du secteur bovin laitier à travers le développement d’un indice composite.Pour la construction de l’indice composite, 39 indicateurs du secteur bovin laitier sont identifiés dans le cadre conceptuel couvrant 8 dimensions. La collecte des données a concerné 41 variables composant les indicateurs, 37 pays et sur une période de 11 années (2000-2010). Après le traitement des données manquantes, la base de données complète est constituée de 21 indicateurs, de 23 pays sur 9 années. Un modèle a été développé pour la normalisation, la pondération des indicateurs puis pour le calcul de l’indice composite. Le test de robustesse est déroulé par le calcul du coefficient de corrélation de Pearson. Ce test a montré que de l’indice composite calculé selon 3 méthodes différentes de normalisation et de pondération est robuste. Les pays ont été classés selon leur l’IDL. Plusieurs axes d’analyse sont possibles à travers l’IDL notamment son évolution dans le temps, les points forts et les points faibles pour chaque pays et les leviers de développement du secteur
Élaboration d'Indice composite de Développement du secteur bovin Laitier (IDL)
Plusieurs travaux de recherche ont été publiés sur la mesure du niveau de développement du secteur bovin laitier. Toutefois, aucun de ces travaux ne traite du secteur dans sa globalité. L’objectif du travail est de construire un tableau de bord du secteur bovin laitier à travers le développement d’un indice composite.Pour la construction de l’indice composite, 39 indicateurs du secteur bovin laitier sont identifiés dans le cadre conceptuel couvrant 8 dimensions. La collecte des données a concerné 41 variables composant les indicateurs, 37 pays et sur une période de 11 années (2000-2010). Après le traitement des données manquantes, la base de données complète est constituée de 21 indicateurs, de 23 pays sur 9 années. Un modèle a été développé pour la normalisation, la pondération des indicateurs puis pour le calcul de l’indice composite. Le test de robustesse est déroulé par le calcul du coefficient de corrélation de Pearson. Ce test a montré que de l’indice composite calculé selon 3 méthodes différentes de normalisation et de pondération est robuste. Les pays ont été classés selon leur l’IDL. Plusieurs axes d’analyse sont possibles à travers l’IDL notamment son évolution dans le temps, les points forts et les points faibles pour chaque pays et les leviers de développement du secteur
Elaboration d’Indice composite de Développement du secteur bovin Laitier (IDL)
Plusieurs travaux de recherche ont été publiés sur la mesure du niveau de développement du secteur bovin laitier. Toutefois, aucun de ces travaux ne traite du secteur dans sa globalité. L’objectif du travail est de construire un tableau de bord du secteur bovin laitier à travers le développement d’un indice composite.Pour la construction de l’indice composite, 39 indicateurs du secteur bovin laitier sont identifiés dans le cadre conceptuel couvrant 8 dimensions. La collecte des données a concerné 41 variables composant les indicateurs, 37 pays et sur une période de 11 années (2000-2010). Après le traitement des données manquantes, la base de données complète est constituée de 21 indicateurs, de 23 pays sur 9 années. Un modèle a été développé pour la normalisation, la pondération des indicateurs puis pour le calcul de l’indice composite. Le test de robustesse est déroulé par le calcul du coefficient de corrélation de Pearson. Ce test a montré que de l’indice composite calculé selon 3 méthodes différentes de normalisation et de pondération est robuste. Les pays ont été classés selon leur l’IDL. Plusieurs axes d’analyse sont possibles à travers l’IDL notamment son évolution dans le temps, les points forts et les points faibles pour chaque pays et les leviers de développement du secteur
Comparative analysis of zoning approaches for recognition of Indo Aryan language using SVM classifier
Cultural policy indicators: reflections on the role of official statisticians in the politics of data collection
Image pattern recognition in big data: taxonomy and open challenges: survey
Image pattern recognition in the field of big data has gained increasing importance and attention from researchers and practitioners in many domains of science and technology. This paper focuses on the usage of image pattern recognition for big data applications. In this context, the taxonomy of image pattern recognition and big data is revealed. The applications of image pattern recognition for big data, including multimedia, biometrics, and biology/biomedical, are also highlighted. Moreover, the significance of using pattern-based feature reduction in big data is discussed, and machine-learning techniques in pattern recognition applications are presented. A comparison based on the objectives of the approaches is presented to underline the taxonomy. This paper provides a novel review in exploring image recognition approaches for big data, which can be used in future research