La technicisation du travail policier : ambivalences et contradictions internes
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Parmi les services publics, la police est certainement l’un de ceux qui ont été affectés le plus profondément par le développement des nouvelles technologies. Pourtant, ce phénomène reste relativement peu étudié et les implications sur l’organisation du travail policier de tels changements ont rarement fait l’objet d’une réflexion systématique. Cet article se propose donc de faire le point sur les travaux existants et de soulever un certain nombre de problèmes relatifs aux mythes de la technicisation policière. Dans une première partie, après avoir identifié les trois grandes vagues technologiques qui ont rythmé l’histoire de l’institution policière et influencé ses pratiques, on s’attarde aux grandes catégories de technologies déployées par les services de police contemporains dans la société de l’information. Dans une seconde partie, les deux approches antagoniques traditionnelles (technicisme optimiste ou critique d’inspiration orwellienne) sont dépassées, notamment en raison de leur incapacité à prendre en compte les ambiguïtés et les contradictions internes inhérentes à la technique et à ses applications policières.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 it