Regards croisés sur les processus de construction d’une identité professionnelle policière en France et au Québec
Bibliographic record
Abstract
La question du réaménagement des représentations qu’un apprenant se fait du métier qu’il a choisi fait maintenant partie d’un corpus de connaissances connu sous l’appellation de la socialisation professionnelle. De manière générale, c’est a posteriori que ces réaménagements, leur amplitude et leur forme sont étudiés, en analysant les discours des représentants d’une ou de plusieurs professions. Il est, en effet, beaucoup plus rare de documenter ces mêmes réaménagements en temps réel, soit en suivant les parcours de socialisation au moment où ils se déroulent. Il est encore plus rare, également, qu’un dispositif de recherche longitudinal sur cohorte fasse l’objet d’une réplication dans un autre contexte. C’est cet exercice qui a été réalisé à dix ans d’intervalle en France, lieu de l’enquête originale, et au Québec par la suite. S’il ne nous appartient pas comme tel de tenter la comparaison des contextes français et québécois du métier de policier, en revanche, le fait de disposer ainsi de deux corpus de données d’enquête de socialisation professionnelle distincts nous donnera l’occasion de faire émerger les processus génériques communs de ce qui semble être plus spécifique à l’un ou l’autre des deux contextes.
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 | 0.008 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".