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Record W2611592453 · doi:10.7202/1034637ar

Les aides financières et le travail social

2016· article· fr· W2611592453 on OpenAlexvenueno aff
Didier Lapeyronnie

Bibliographic record

VenueInternational Review of Community Development · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’évolution de l’action préventive menée par le travail social doit être comprise en termes de crise et de mutation. Ce qui apparaît d’emblée est un mécanisme de crise au sens où les transformations subies par le système de l’aide sociale sont considérés comme menaçant son existence et l’identité sociale de ses acteurs. Le système de l’aide sociale est alors déréglé, ses normes de fonctionnement ne peuvent supporter les changements sans être modifiées. L’action préventive est alors sacrifiée au profit de l’aide financière directe et le travail social est vidé de son sens, étant submergé par des tâches administratives. Cette crise doit être comprise à l’intérieur d’une mutation plus générale. Il y a mutation au sens où un modèle d’action en remplace un autre et en ce qu’elle est la conséquence d’un double phénomène : changement de la nature de la demande d’aide sociale d’une part, évolution parallèle des modèles d’action administrative d’autre part. La conjugaison de ces deux phénomènes provoque une évolution double de l’utilisation des aides financières : d’un côté, elles constituent l’essentiel du travail des assistantes sociales avec, pour conséquence, un effacement du travail relationnel; d’un autre côté, les aides financières sont séparées du travail social proprement dit, ce dernier tendant à devenir plus polyvalent. Dans le premier cas, la prévention, conçue comme action devant éviter la dégradation de situations familiales par un « traitement » psychologique, est remplacée par une aide directe, fondée sur la compétence technique. Dans le second cas, la prévention ne se définit plus par des catégories générales mais obéit à des objectifs particuliers, caractérisés par leur spécificité. La recherche consacrée aux politiques sociales et au travail social devra prendre acte de ces transformations si elle veut être non plus interprétative mais évaluative et analytique.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.777
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.092
GPT teacher head0.389
Teacher spread0.297 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2016
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