Promouvoir la « citoyenneté » dans les quartiers populaires : les professionnels du développement social urbain à l’épreuve des enfants et des jeunes
Bibliographic record
Abstract
Cet article interroge les tensions qui régissent l’injonction à se comporter en citoyen dans les quartiers populaires en France. Plus spécifiquement, il s’intéresse aux pratiques des professionnels du développement social urbain, recrutés ou mandatés par des organismes HLM pour lutter contre les incivilités dont les enfants des locataires sont rendus responsables (dégradations, vandalisme…). Les interventions sociales conçues par ces professionnels à l’intention des enfants et des jeunes s’apparentent à des formes d’éducation à la citoyenneté qui oscillent entre normalisation des conduites et valorisation de l’engagement pour le bien commun. D’un côté, elles constituent des expériences susceptibles d’engendrer des questionnements profanes sur le vivre-ensemble dans la Cité. De l’autre, en demeurant tributaires d’une approche gestionnaire de l’espace public, elles résistent mal au simple rappel des normes élémentaires du savoir-vivre en société. Pour éviter cette approche morale de la citoyenneté, les agents cherchent alors à donner des capacités à leur public afin que celui-ci résolve de lui-même les problématiques auxquelles il est confronté. Ce travail participatif est redevable d’une conception capacitaire de la citoyenneté, impliquant une maîtrise préalable de la civilité. Il s’adresse ainsi aux jeunes les plus influents, les « grands frères » qui détiennent des compétences d’encadrement de leurs pairs. Les professionnels cherchent alors à leur donner des « codes » pour être reconnus comme partenaires des institutions. Mais ce partenariat implique d’acquérir des compétences d’adaptation aux façons de faire et de dire la politique locale qui n’autorisent pas ces jeunes à publiciser leurs critiques ordinaires du fonctionnement institutionnel.
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 | 0.005 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".