Le Bien-Être des Personnes en Situation D’itinérance: Le Partage de l’espace Examiné Sous les Loupes de l’architecture et du Travail Social
Notice bibliographique
Résumé
Le partage de l’espace et la cohabitation sociale dans les grandes villes sont soumis à différents diktats. Entre la spéculation immobilière, la revitalisation, la densification et les mouvements de populations, ce partage est souvent bousculé. Ce que les études démontrent jusqu’à maintenant c’est un partage inégal de cet espace au détriment des populations marginalisées, surtout des populations en situation d’itinérance. Pour être attractives, les villes repoussent les populations perçues comme étant indésirables au regard des activités commerciales et touristiques. Les populations en situation d’itinérance voient donc leur accès à la ville compromis principalement en raison de leur occupation de l’espace public jugée comme étant fautive. Ces populations n’ont nulle part où aller, nulle part pour disparaître. En parallèle, en matière de prise en charge des populations en situation d’itinérance, le logement est souvent placé comme la pierre angulaire de toutes les démarches d’intervention et c’est à partir du logement qu’est donc pensée la réinsertion sociale (de manière micro-sociologique) ou encore la réduction des inégalités sociales (de manière macro-sociologique). Par ailleurs, de nombreuses villes occidentales, comme Montréal (Québec, Canada) connaissent d’importantes crises du logement, rendant l’accès à ceux-ci plus difficile que jamais. Est-il alors possible, d’exister, d’utiliser, de circuler, de se rencontrer dans l’espace, sans avoir d’ancrage à un logement? Cet article cherche à revoir, de manière inédite, les pratiques qui s’interrogent sur le vivre-ensemble, sur la cohabitation sociale, afin d’identifier celles qui contribuent davantage au bien-être des personnes en situation d’itinérance. C’est plus particulièrement en recourant aux pratiques d’aménagement (architecture, design, urbanisme) et aux pratiques d’intervention sociale (travail social, médiation, soin) que nous tenterons de déplacer notre regard pour favoriser un meilleur partage des espaces urbains.
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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 | 0,002 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».