Bibliographic record
Abstract
Pièces maîtresses des dispositifs de vidéosurveillance mis en place dans nombre de villes françaises aujourd’hui, les opérateurs officiant derrière les écrans demeurent pourtant des acteurs de la sécurité dont on sait peu de chose. Rares sont en effet les travaux de recherche, aussi bien en France que dans les pays anglo-saxons, qui se sont intéressés à ce nouveau métier de surveillance à distance. Nous souhaitons, dans cet article, donner à voir en quoi il consiste en s’appuyant sur une enquête réalisée auprès d’opérateurs de deux salles de vidéosurveillance de communes françaises. Par cette perspective d’analyse, notre étude s’inscrit dans la lignée des recherches de type ethnographique visant à observer les pratiques professionnelles quotidiennes des principaux utilisateurs d’une technologie pour appréhender ce qui se joue dans le circuit de production de la sécurité.
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 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 | 0.000 | 0.001 |
| 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 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.002 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".