Bibliographic record
Abstract
Edwin Sutherland a été l’un des premiers à remettre en question l’association entre pauvreté et criminalité qui dominait le champ criminologique au début du xxe siècle. Il proposait non seulement que la criminologie étudie les crimes en col blanc (white-collar crimes), mais également que ces études renforcent sa théorie de l’association différentielle en tant que théorie générale, applicable à tous les types de comportements criminels. Dans cet article, nous poursuivons un objectif similaire, mais à propos du contrôle social : nous proposons de réfléchir aux formes les plus visibles de la délinquance, et plus particulièrement à la criminalité de rue, à partir de certaines études sur la réaction sociale à la délinquance des élites. Nous suggérons que la notion d’« illégalismes privilégiés » (Acosta, 1988) est appropriée pour analyser tous les illégalismes. En effet, à l’instar des crimes en col blanc, les crimes de rue sont aussi fréquemment administrés par les institutions juridiques de façon plurinormative, c’est-à-dire en s’appuyant sur différents systèmes normatifs au-delà et en plus de la justice criminelle (par exemple, le droit administratif, le droit civil, etc.). Dans les faits, cette technique a souvent pour effet de punir davantage les délinquants visés, surtout les étrangers.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| 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".