« C’est une partie de mon travail avec laquelle j’ai beaucoup de difficultés » : une contre-histoire sur la collaboration entre intervenant.e.s de première ligne en itinérance et policier.ère.s lors de la COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Les personnes en situation d’itinérance (PSI) font face à plusieurs défis pour (sur)vivre dans l’espace public dont la judiciarisation, la criminalisation (Bellot et Sylvestre, 2017), les demandes de déplacements et la saisie de matériels (Herring, 2019) qui se manifestent aussi dans les espaces de soins (Dej, 2020). D’ailleurs, les intervenant.e.s de première ligne en itinérance opèrent avec des tensions complexes dans le cadre de leur travail, iels doivent assurer le bien-être de leurs usager.ère.s et répondre à des tâches de contrôle, en négociant leur mandat avec d’autres organisations telles que la police (Stuart, 2016). Les crises ont pour effet d’exacerber la discrétion individuelle des travailleur.euse.s en première ligne, soutenant les collaborations, mais aussi les résistances dans la rue (Brodkin, 2021). Au Québec, la gestion de la COVID-19 a été qualifiée de « punitive » (Fortin et al., 2022), visant démesurément les quartiers pauvres et racisés (Luscombe et McClelland, 2020a). Bien que le profilage social est largement documenté à Montréal, jusqu’à maintenant peu de connaissances ont été produites quant aux conséquences des crises sur les organisations participant à la gouvernance de l’itinérance. Les travailleur.euse.s de première ligne ont largement été mobilisé.e.s, toutefois, peu de recherches se sont penchées sur leurs rôles (Alcadipani et al., 2020). Suite à 42 entretiens réalisés avec des intervenant.e.s de première ligne en itinérance, j’ai utilisé la méthodologie de contre-histoire pour confronter une narrative-maître de collaboration. Les entretiens suggèrent que les intervenant.e.s ont plutôt chercher à limiter les interactions avec la police alors que différentes crises convergent et vulnérabilisent leurs usager.ères. Iels ont mis en place différentes stratégies pour limiter ces interactions et assurer le bien-être des PSI. Autant lorsqu’iels limitent les interactions que lorsqu’iels en viennent à collaborer avec la police, les intervenant.e.s font face à des dilemmes plus complexes qui engendrent des conséquences amplifiées sur leurs usager.ère.s. Ces résultats permettent de discuter des conséquences de la crise sur leurs pratiques d’intervention et du contexte dans lequel opère cette gouvernance de l’itinérance.
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 | 0,016 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,033 |
| Communication savante | 0,020 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».