Bibliographic record
Abstract
Il existe beaucoup de confusion concernant la définition du taxage et son ampleur chez les adolescents, ceci à la fois dans la communauté scientifique et dans la société en général. Certains font du taxage un geste qui découle directement de la participation à un sous-groupe déviant de la culture adolescente, d’autres considèrent cette activité comme un geste délinquant parmi d’autres. Pour tenter de clarifier ces interprétations du taxage, cet article rapporte une enquête auprès d’adolescents qui représentent la population. Ils ont été interrogés sur leur participation à six formes de taxage et, tout particulièrement, sur les caractéristiques de ces actes. Il ressort que la participation au taxage, comme auteur ou victime, concerne un très petit nombre d’adolescents, des garçons surtout. C’est un acte délinquant qui n’est pas particulièrement associé à la fréquentation scolaire, qui est commis en groupe et dont la gravité est habituellement légère. Le taxage devient rarement un acte complexe par les méthodes utilisées (menace, violence physique et utilisation d’une arme) et grave par la valeur des biens extorqués ou des droits de passage exigés. En somme, le taxage se manifeste davantage comme un vol que comme un geste qui émane de la différenciation de la sous-culture adolescente en sous-groupes ou du caïdage.
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| 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".