La France et le renseignement criminel : entre volonté et réalité, une ambition à écrire
Bibliographic record
Abstract
L’évolution constante des menaces nécessite un appareil de police flexible et adaptable. En la matière, le modèle de police guidée par le renseignement tourné vers la recherche et l’anticipation des facteurs d’insécurité s’impose petit à petit. Clément de Maillard, Doctorant à l’université de Lausanne, présente avec force du détail les différents niveaux du renseignement criminel (tactique, opérationnel et stratégique) et ses trois piliers fondamentaux : l’analyse géographique de la délinquance, la détection des phénomènes et des séries, et la focalisation sur les auteurs et les groupes d’auteurs prolifiques. S’il constitue une source d’inspiration pour les polices canadienne, américaine et surtout britannique, ce modèle peine encore à s’imposer en France. En cause selon l’auteur : la distinction trop étanche entre police administrative et police judiciaire, et la prééminence du modèle d’enquête judiciaire sur celui de renseignement.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.028 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".