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Enregistrement W2142527782 · doi:10.7202/044049ar

Travailler pour survivre : exploration du travail des jeunes de la rue

2010· article· fr· W2142527782 sur OpenAlexaffvenueabout
Jeff Karabanow, Jean Hughes, Sean A. Kidd

Notice bibliographique

RevueCriminologie · 2010
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceSociologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le présent article explore les diverses formes que prennent l’emploi et les « petits boulots » dans la vie des jeunes de la rue. L’étude a été faite à Halifax, au Canada, et porte sur un matériel tiré d’entretiens menés auprès de 34 jeunes. Les résultats de l’enquête suggèrent que l’économie du travail à laquelle doivent faire face les jeunes de la rue revêt un aspect autant formel qu’informel. Ils montrent aussi que ces jeunes sont motivés mais vivent aussi des enjeux tant personnels qu’environnementaux. La plupart des jeunes interrogés réalisent des activités informelles rémunératrices parmi lesquelles figurent entre autres la mendicité, la pratique du squeegee (du nom anglais de la raclette servant à nettoyer les pare-brise), et l’art ambulant, la vente de créations artistiques, la composition et la déclamation de poèmes, la diffusion de blagues et autres activités créatrices. La diversité de ces activités témoigne de l’esprit d’entreprise et de la capacité de résilience de cette jeunesse itinérante. Pour survivre, les jeunes sans-abri sont en effet prêts à entreprendre un grand nombre de tâches souvent peu valorisées dans notre société. À vrai dire, il leur est surtout difficile d’accéder à un travail socialement reconnu. Pourtant, la société, en s’inscrivant dans une logique de criminalisation de certains types de pauvreté, réprime le plus souvent les activités informelles qu’adoptent les jeunes comme stratégies de survie.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,635
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,312
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,133 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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