La relation d’aide aux personnes en difficulté : entre habilitation de la personne et assignation à une place sociale disqualifiée
Bibliographic record
Abstract
Cet article s’intéresse aux politiques d’actions sociales qui déploient comme méthodologie de prise en charge la relation d’aide. Afin d’en apprécier les différentes composantes et d’en mesurer les enjeux tant du point de vue des professionnels que des usagers, l’auteur s’appuie sur des données d’une recherche ethnosociologique réalisée plus spécifiquement sur la relation d’aide mise en place dans le cadre du dispositif d’insertion sociale et professionnelle promu par la loi portant sur le Revenu Minimum d’Insertion (RMI). L’article s’attache à caractériser cette dynamique et à construire les composantes de son efficacité. La relation d’aide, grâce aux formes multiples qu’elle peut revêtir et aux tactiques qui peuvent s’y déployer, tente, dès lors que les publics sont durablement inscrits dans ces dispositifs de prise en charge, de réaliser deux objectifs contradictoires : accompagner les publics dans une place durablement disqualifiée, tout en leur permettant de préserver, ou de construire avec eux si besoin, une identité sociale « acceptable » parce qu’à peu près acceptée, et de vivre convenablement leur situation d’autonomie sociale dans une dépendance objective.
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 | 0.007 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.012 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".