Show sportif et buffet froid. Interactions sportives et sociales entre détenus et joueurs extérieurs
Bibliographic record
Abstract
En France, depuis vingt ans, la dynamique d’ouverture des établissements pénitentiaires sur leur environnement s’accentue. Par l’entremise d’une offre croissante d’activités, le personnel de l’administration pénitentiaire sollicite de plus en plus de partenaires sociaux afin qu’ils participent à leur mission de réinsertion. Parmi ces activités, le sport tient une place particulière. Par sa capacité à aligner spontanément les conduites sur un langage corporel, réglementaire et rituel préétabli, la rencontre sportive entre détenus et sportifs « libres » instaure un rapport inédit entre « normaux » et « stigmatisés » quand bien même chacune des deux parties en présence appréhende quelque peu l’accueil que l’autre lui réserve. Cet événement reposant sur des bases normatives communes, il peut faire disparaître le stigmate carcéral communément attaché aux représentations de la prison et des détenus. De plus, au cours de la période d’après-match, le jeu de l’interaction sportive glisse progressivement vers celui d’une interaction sociale dans laquelle le détenu peut être reconnu dans sa dimension humaine. La rencontre sportive permet ainsi aux détenus d’apprendre à manier leur « déficience identitaire ».
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.140 | 0.019 |
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".