Demandes de securite: France, Europe, Etats-Unis
Notice bibliographique
Résumé
La délinquance s'est installée, non sans raison, au coeur du débat politique. Mais les explications morales ou culturelles ("crise des valeurs", "effondrement de l'autorité", etc.) semblent avoir congédié les leçons de l'analyse sociale. Pourtant l'évolution de la pauvreté dans les pays riches, le manque de mobilité sociale et économique des plus démunis ou les carences de formation pèsent plus que jamais sur les mutations de la délinquance. Hugues Lagrange propose, pour le montrer, d'élargir l'enquête à l'ensemble des démocraties occidentales. Car celles-ci sont secouées par une même lame de fond: l'affirmation d'une délinquance plus violente, plus jeune et plus étroitement liée aux trafics de drogue. Ce phénomène suscite des réactions variables: les taux de détention sont d'autant plus élevés et le recours à la responsabilité individuelle plus fréquent que l'Etat social est traditionnellement faible. Si les Européens veulent résister à la tentation carcérale et mener des politiques de réduction durable de la délinquance, ils ne doivent pas seulement garantir l'ordre public à court terme, mais aussi renouveler leurs stratégies d'intervention sociale. C'est la leçon de cet essai qui brasse un grand nombre de données et d'études peu connues en France.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».