Bibliographic record
Abstract
Depuis 1993, la question du traitement de la délinquance juvénile occupe en France une place croissante dans les discours publics et médiatiques. L'évolution des statistiques officielles alimente un sentiment d'impuissance croissant et sert d'argument aux partisans d'une réforme du droit pénal des mineurs et d'une répression nettement accrue. Cet article élargit la perspective en rappelant l'évolution de la politique judiciaire à l'égard des mineurs depuis les années 1980. La fréquence du recours à l'incarcération et le partage des cas entre l'intervention pénale (mineurs délinquants) et l'intervention civile (mineurs en danger) sont les symptômes de modifications importantes des pratiques professionnelles. La remise en cause de la législation sur les mineurs délinquants traduit la faiblesse et l'état de crise des institutions éducatives du secteur public face aux nouvelles formes de délinquance. Les mutations importantes du rapport de la justice pénale à son environnement (justice de proximité, rapidité des réponses, procédures et sanctions alternatives) donnent une place croissante à la police et au parquet. Et c'est bien au niveau des possibilités légales d'incarcération des mineurs que ces acteurs veulent imposer une sévérité plus grande.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.003 |
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".