Du citoyen et de la « civilité ». Réflexions à partir de l’exemple de la vidéosurveillance
Bibliographic record
Abstract
Dans la foulée des événements du 11 septembre 2001, la problématique des incivilités permet de légitimer des politiques sécuritaires souvent musclées. Comment cette situation influence-t-elle les relations entre l’État et le citoyen ? Réduit-elle les compétences citoyennes en matière de «†civilit醻†? À partir d’études de cas portant sur l’introduction de la vidéosurveillance dans l’espace public, nous suggérons que la prudence est requise pour répondre à ces interrogations. Aux Transports publics genevois, par exemple, l’installation de caméras dans les véhicules va de pair avec une redéfinition de la politique de sécurité de l’entreprise. Plusieurs mesures viennent alors compléter la vidéosurveillance. Nous assistons simultanément à l’émergence de phénomènes qui perturbent l’autorégulation des comportements citoyens dans l’espace public et de manoeuvres qui réintroduisent du lien social. Ce point de vue permet alors de conclure en rappelant que la vidéosurveillance est davantage un moyen pour discipliner le territoire que les gens.
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 | 0.005 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.026 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.006 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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; 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".