Bibliographic record
Abstract
Cet article interroge ce qu’intervenir veut dire aujourd’hui, dans le cadre de pratiques de première ligne visant l’autonomie d’usagers de drogues par injection. En prolongement des évolutions de la réduction des méfaits, ce travail d’intervention autour de l’autonomie des usagers de drogues par injection — chez qui la non-demande de soins et de services est fréquente et constitutive du quotidien de l’intervention —, s’inscrit dans une recherche d’une « bonne distance », à partir de techniques de gestion de la proximité physique et verbale entre l’usager et l’intervention. Prenant appui sur les résultats d’une enquête par entretiens non directifs auprès d’intervenants de première ligne, cet article étudie deux grandes stratégies de gestion de cette proximité, le « voisinage courtois » et la « suggestion légitime » ; et les rôles qu’elles jouent pour l’intervention dans la création et le maintien d’un lien d’intervention. Je souligne la pertinence analytique de cette distinction afin de mieux comprendre les contextes d’énonciation des demandes de soins et de services par les usagers et, plus généralement, de leurs trajectoires de soins et de services.
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 | 0.008 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| 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".