Des actions concertées pour des « gangs de rue » ou des « gangs de rue » pour des actions concertées ?
Bibliographic record
Abstract
À la suite de plusieurs rencontres professionnelles entre chercheurs et membres d’une Table de concertation sur les gangs à Gatineau, il est apparu que les divers partenaires à cette action concertée (service de police, organismes communautaires, hôpitaux, commissions scolaires) éprouvaient beaucoup de difficultés à saisir sur quoi ils travaillaient, à identifier les objectifs qu’ils poursuivaient mais aussi à comprendre qui ils étaient collectivement. Si des repositionnements professionnels et identitaires sont inévitables dans toute action concertée, un dispositif de recherche essentiellement basé sur la méthode d’analyse en groupe (MAG) a mis en évidence que dans le cas étudié, les malaises ressentis avaient surtout trait au fait que les organismes et les acteurs qui les représentent devaient vivre avec un mandat flou qui apparait par défaut. Ce n’était pas tant la présence d’une action concertée sur des « problématiques jeunesse » qui était mise en question que le fait de devoir passer par la case « gangs de rue » pour justifier cette action. Une question se pose donc : est-on dans un scénario où c’est l’action concertée qui répond à une problématique « gang » ou dans un cas de figure où c’est la problématique « gang » qui s’impose comme la meilleure justification de l’action concertée ?
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 | 0.014 | 0.039 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.002 |
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".