Politiques publiques et jeunes en difficulté. Une insécurité sociale programmée ?
Bibliographic record
Abstract
En cette période de mutations sociales, les politiques publiques en direction des jeunes en difficulté sont au centre de nombreux débats, qu’il s’agisse des politiques qui s’adressent aux jeunes repérés nominativement sous mandat (certaines politiques sociales, les politiques judiciaires, éducatives sous contrôle judiciaire, pénitentiaires) ou de celles qui visent un public plus large (les politiques de l’aide sociale à l’enfance, d’animation sociale et culturelle, de formation professionnelle, d’insertion sociale et professionnelle, de lutte contre la toxicomanie, de santé, de rénovation de l’habitat...), les secondes ayant pour objectif affiché d’éviter la prise en charge de certains jeunes par les premières. En centrant l’analyse sur les jeunes en difficulté aussi bien que sur les politiques visant à limiter les effets du rétrécissement du marché de l’emploi salarié pour les jeunes, l’article cherche à préciser les conditions dans lesquelles ces politiques se sont mises en place et à en mesurer les effets pour ces populations fragilisées.
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 | 0.004 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.001 |
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".