Des savoirs policiers sur les « mouvements marginaux ». Les constructions du projet GAMMA du SPVM1
Bibliographic record
Abstract
Contribuant à la littérature sociologique et criminologique sur la police en contexte de foule et sur la marginalité, cet article présente une analyse de la construction des savoirs policiers relatifs à l’implantation, en 2010, du controversé projet GAMMA (Guet des activités et des mouvements marginaux et anarchistes) du Service de police de la Ville de Montréal (SPVM). Des documents obtenus, au terme d’un épisode juridique de plus de deux ans, montrent que loin de reposer uniquement sur des événements criminalisables, la mise en place de GAMMA puise plus fondamentalement dans une problématisation de la marginalité politique de groupes sociaux. Nous présentons comment les mouvements marginaux sont implicitement opérationnalisés en indicateurs visibles et comment la problématisation de convictions politiques spécifiques et de caractéristiques, loin de constituer des indicateurs de criminalité, amalgame ces mouvements à un potentiel criminel, enjoignant les policiers de GAMMA à adopter des attitudes de suspicion généralisée à leur égard. L’article explore la subjectivité des savoirs policiers sur lesquels repose l’institutionnalisation, à l’échelle municipale, d’une réponse policière supplémentaire ciblant de façon différentielle ces mouvements marginaux. Nous inscrivons nos résultats de recherche au sein de la littérature scientifique, notamment au regard des thèses de la « neutralisation stratégique », du « contrôle intelligent » et des « paysages d’exclusion ».
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 | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".