« Deux attitudes face au monde » : La criminologie à l’épreuve des illégalismes financiers
Bibliographic record
Abstract
L’œuvre de Michel Foucault occupe une place singulière dans le champ de la criminologie. Qu’il ait été (dé)considéré comme une source de division entre criminologues ou convoqué comme instance de légitimation d’une « autre » criminologie, l’auteur de Surveiller et punir a souvent été érigé en figure de rupture au sein de cette tradition de recherche. Le présent article vise tout d’abord à préciser cette idée de rupture sur le plan conceptuel et ce, en partant de la notion d’illégalismes forgée au début des années 1970. Il s’agit ainsi de rappeler la valeur heuristique de cette notion, ainsi que des propositions théoriques et méthodologiques qui l’accompagnent, pour étudier les dynamiques à l’œuvre entre délinquance financière et contrôle social. Dans ce cadre, une série de travaux portant respectivement sur la criminalité d’affaires, le rapport social à l’impôt et l’argent sale est discutée pour souligner la fécondité de la réflexion foucaldienne dans ce domaine. L’articulation de ces travaux permet in fine de saisir le sens des multiples changements opérés en France dans la gestion des illégalismes économiques et financiers au cours des dernières décennies. Il en ressort un processus soutenu de conversion et d’adaptation des modes de différenciation entre illégalismes, (re)produisant de l’inégalité de traitement selon les situations et les catégories de populations concernées.
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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 | 0.005 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.026 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".