En amont du pénal: étude empirique sur les modes sociaux d'identification des troubles selon la perspective vindicatoire
Notice bibliographique
Résumé
Résumé Dans les sociétés occidentales, quand on évoque la question de la régulation des conflits ou plus largement des troubles, ce sont surtout les modes de régulation pénale qui sont considérés comme les plus aptes à gérer la plupart de ces situations et à assurer la cohésion de la vie collective. Or, plusieurs recherches ont souligné que le système juridico-pénal réglait en fait très peu de situations conflictuelles. Ce constat amène alors à s'interroger sur l'existence d'autres modes de définition et de régulation des troubles qui contribueraient à maintenir la cohésion sociale sans en appeler nécessairement à une intervention extérieure ou institutionnelle. La présente étude explore cette hypothèse en s'intéressant plus particulièrement au vécu des conflits dans le quotidien. En analysant comment les gens identifient une situation problématique, nous essayons de voir si ces modes sociaux d'identification des troubles continuent à subsister et à quelles conditions cette survie est encore possible.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,024 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».