Animation, vie associative, des acteurs s'engagent
Bibliographic record
Abstract
Cet ouvrage est issu du 6e colloque international organisé à Paris au mois d'octobre 2013 par l'Association des Départements Carrières Sociales de France (ADCS) pour le compte du Réseau International de l'Animation (RIA). A l'occasion de ce colloque, plus de 200 participants, chercheurs et praticiens, de 21 nationalités et territoires différents, ont pu témoigner de leurs travaux et pratiques, confronter leurs observations et analyses, échanger autour des problématiques interrogeant les réalités sociales et culturelles dans lesquelles ils sont immergés. Parmi la centaine de communications présentées, certaines attiraient l'attention sur l'importance, la nécessité mais également la complexité des pratiques participatives, de l'engagement citoyen, de la mobilisation nécessaire pour envisager d'autres façons de penser et construire des projets de société. La publication qui en découle, nécessairement sélective par son format, rassemble 11 articles ayant plus particulièrement trait à la vie démocratique et citoyenne, véritable enjeu de société. Des éclairages algériens, guyanais, québécois, suisses viennent ici renforcer les expériences et les analyses franco-métropolitaines dans une perspective compréhensive volontairement tournée vers l'action…
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.048 | 0.010 |
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".