Bibliographic record
Abstract
Après avoir rappelé quelques éléments de l’histoire de la police et décrit ses fonctions administratives et judiciaires, l’auteur souligne les évolutions de nos modes de vie, de l’insécurité, et leurs réponses institutionnelles massivement répressives, punitives et onéreuses qui ont prévalu jusqu’à présent. Le sentiment d’insécurité est à la croisée de l’insécurité réelle et de l’insécurité subjective liée à des facteurs autres, tels l’effritement des liens sociaux, la précarité du travail ou l’aménagement urbain. Face à ces bouleversements, la police doit négocier avec les populations mais aussi avec les contraintes institutionnelles et les réformes successives des organisations. Dans le même temps, elle subit un virage technologique important autour des numéros d’appels centralisés et du recours aux véhicules d’intervention. Ces réformes éloignent la police de la population et des lieux sensibles où les patrouilles à pied marquaient la présence de la force publique. La police communautaire ou la police de proximité tentent de remédier au problème. On attend d’elles polyvalence, responsabilité et résultats. Généralisée, présentée comme le remède à tous les maux, cette mise en œuvre fait pourtant face à de multiples difficultés techniques, comme au sein des partenariats locaux, et à des résistances internes. Désarçonnée, la police a besoin d’une vision politique qui lui permette de situer sa mission et ses fonctions dans une société complexe en perpétuel mouvement.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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".