Participation de l’État et de l’environnement social à l’aide aux personnes sans emploi [Une comparaison des aides publiques aux États-Unis, Canada, Grande-Bretagne, Danemark et France ]
Bibliographic record
Abstract
Les nouveaux modes d’action de l’État dans l’investissement du champ social sont l’un des angles d’attaque pour saisir la nature de la restructuration de la protection sociale. Cela conduit à souligner l’interface entre l’intervention publique, d’une part, et les réseaux de proximité, la famille et le secteur associatif, d’autre part. Cet article met en relief les dynamiques entre l’État, le secteur associatif, la famille et le marché, telles qu’elles se manifestent dans les pratiques développées de cinq pays [ France, Danemark, Canada (dont le Québec), Grande-Bretagne et États-Unis] dans les politiques auprès des personnes sans emploi. Il ressort que l’action de l’État envers l’environnement social de proximité (famille et secteur associatif) occupe une place centrale dans le traitement des personnes sans emploi. La clé d’interprétation de l’action menée repose sur l’idée d’une tension entre deux logiques conceptuelles et d’action qui traverse la formulation et l’application des politiques. Cette tension réelle permet de départager les pays selon leur démarche sans pour autant présupposer une détermination préalable ni une cohérence «déjà là » de l’action publique des États.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".