La gouvernance de l’exclusion en France : analyse de trois modèles de gestion associative
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche s’intéresse à la gouvernance de l’exclusion en France et plus particulièrement à trois modèles de gestion associative investis de prérogatives institutionnelles depuis 40 ans pour faire face à l’exclusion. Ces trois modèles (les associations d’action sociale et médico-sociale, les associations de l’IAE et les associations d’influence sociale) ont en commun la particularitéd’émaner après la Seconde Guerre mondiale d’initiatives privées et de se développer jusqu’aux années 1970 en dehors des programmes nationaux, et d’être reconnus aujourd’hui d’utilité publique. Cette étude prend en compte une période de dix ans, de la mise en place de la loi de lutte contre les exclusions jusqu’à la promulgation du RSA en 2009. Les enseignements de cette recherche nous montrent que ces trois modèles ont conçu des modes d’intervention spécifiques dans leur rapport aux pouvoirs publics et au regard de leur mode de financement lié à la redistribution de l’État, au marché et/ou au don, ainsi que face aux situations de vulnérabilité des exclus. Si ces modèles de gestion octroient à chacun des atouts indéniables sur un plan organisationnel, ils se trouvent confrontés à des contraintes institutionnelles moins enclines à la reconnaissance de certaines demandes sociales. Par conséquent, ces modèles de gestion trouvent une efficience dans la lutte contre l’exclusion à travers seulement une mise à l’abri, une logique de retour à l’emploi des personnes, ainsi qu’une prise en charge de personnes délaissées par les dispositifs publics.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".