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Record W2297613176 · doi:10.3406/oss.2003.915

La France et le Quebec : des logiques de réciprocité semblables entre l'État et les pauvres ?

2003· article· fr· W2297613176 on OpenAlexaboutno aff
Sylvie Morel

Bibliographic record

VenueSanté Société et Solidarité · 2003
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

En France et au Québec, les stratégies en matière de lutte contre la pauvreté et l’exclusion sont différentes. Ce constat général est établi à partir de l’examen de quelques caractéristiques clés des institutions de l’assistance sociale en France et au Québec. En particulier, l’auteure tente de recadrer les stratégies française et québécoise dans la perspective plus large des coutumes assistancielles spécifiques dans lesquelles elles s’inscrivent et dont elles tirent leur signification profonde. Pour ce faire, elle s’appuie sur des recherches menées précédemment sur les politiques d’assistance des États-Unis, de la France, du Canada et du Québec. Ces recherches sont basées sur un cadre théorique hétérodoxe en économie, la théorie institutionnaliste de J. R. Commons, dont on redécouvre aujourd’hui l’actualité et qui est très féconde pour analyser les politiques sociales. Dans l’article, l’auteure procède en trois étapes. Premièrement, elle précise l’importance que revêt désormais le principe de réciprocité dans l’assistance sociale, en montrant toutefois que ce dernier peut obéir à différentes logiques. Deuxièmement, elle présente succinctement la coutume typique à la France en matière de secours publics aux pauvres: la solidarité. Finalement, elle décrit certains grands traits de l’institution assistancielle québécoise, en les situant par rapport à l’assistance française, y compris du point de vue de la coutume qui y prévaut.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.745
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.024
GPT teacher head0.350
Teacher spread0.326 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations4
Published2003
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