Le rôle de l’expert social dans la mise en oeuvre de la politique publique de lutte contre les violences conjugales au Chili
Bibliographic record
Abstract
Partant des travaux existants sur les dispositifs de gouvernement (Foucault, 2001; Ihl et al., 2003) et sur la sociologie de l’expertise (Delmas, 2011), cet article cherche à analyser la mise en oeuvre des deux dispositifs gérés par le Service national de la femme (Servicio Nacional de la Mujer (SERNAM)) à partir d’une étude des pratiques menées par les professionnels du secteur social auprès des femmes vivant des situations de violences au sein de leur couple. Les dispositifs étudiés sont les « Maisons d’accueil pour les femmes victimes de violences graves » et les « Centres de la femme ». S’adressant principalement à un public marginalisé à cause de son appartenance à une classe défavorisée, il s’y met en place des pratiques visant à contribuer à la ‘normalisation’ des femmes, par le biais de processus à but émancipateur. Ainsi, dans cet article nous nous demanderons si les professionnels du social intégrés à ces dispositifs participent à la construction de nouvelles altérités ou bien si leurs interventions continuent à reproduire un système d’inégalités sociales présent au sein de cette société.
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 | 0.014 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".