Bibliographic record
Abstract
Au Pays-Bas, la prévention a pris — dans les années 70 — une tournure mégalomaniaque. La conjonction des intérêts de l’État et de groupes progressistes a permis de développer une conception de la prévention en termes plus de « changement » qu’en termes d’« adaptation ». Cette coalition entre l’État-providence et les groupes progressistes fut cependant provisoire et limita la portée des tentatives de démocratisation et de participation qui y étaient à l’oeuvre. La reconnaissance insuffisante de ces limites a fait que les activités de prévention ont, en réalité, davantage contribué à une extension du système de soins et d’assistance qu’à la création de groupes autonomes. Les développements qui se sont produits dans le domaine du chômage des jeunes montrent clairement combien la prévention est liée aux limites des rapports économiques et sociaux existants. La dislocation de la coalition temporaire État-groupes progressistes implique aussi que la prévention soit à nouveau nettement organisée comme moyen de contrôle et de mobilisation des individus en vue du respect des normes. Une telle politique s’adresse donc aux groupes les plus « vulnérables », c’est-à-dire aux jeunes qui, du fait de leur faible niveau de formation et des possibilités limitées de travail, sont en position dominée sur le marché de l’emploi.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 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".