Traiter les délinquants ou contrôler les conduites : le dispositif thérapeutique à l’ère de la nouvelle pénologie1
Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre de cet article, nous proposons d’analyser les mutations pénales à partir d’un aspect plus particulier qui est celui de la finalité thérapeutique attribuée à certaines pratiques pénales. Nous tenterons de mieux cerner ce champ particulier de la pénalité en utilisant le concept de dispositif thérapeutique, ce qui nous permet d’approfondir ce champ comme étant constitué d’un ensemble d’éléments intimement liés qui gravitent tous autour de cette finalité de transformation des délinquants. Notre hypothèse de départ suggère que l’intervention thérapeutique s’articulerait depuis quelques décennies selon des nouvelles modalités. Nous évaluerons l’incidence de l’avènement de la nouvelle pénologie sur l’éventuelle réorganisation du dispositif thérapeutique de la fin du XXe siècle. Nous scruterons aussi trois manifestations plus précises de ces transformations que sont la révolution cognitive dans le champ de l’intervention clinique, la multiplication des outils actuariels d’évaluation clinique et la responsabilisation accrue des bénéficiaires de l’intervention thérapeutique. Nous terminerons en abordant un enjeu qui nous apparaît fondamental dans le cadre de ces transformations, soit celui de la tendance au morcellement de l’individu qui se trouve au coeur de ce dispositif thérapeutique.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".