Les bénévoles, artisans institutionnalisés des politiques migratoires locales ?
Bibliographic record
Abstract
Cette contribution met en lumière de nouvelles relations entre État et société civile dans les politiques migratoires locales et, plus particulièrement, dans les politiques d’insertion sociale et économique. À partir d’enquêtes de terrain ethnographiques menées dans trois agglomérations françaises, les auteurs mettent à jour un mouvement d’institutionnalisation progressive de l’action bénévole au sein de l’action publique. Les terrains d’enquête sont des « dispositifs d’insertion » initiés par l’État et confiés à des associations, visant à l’insertion sociale de migrants européens précaires identifiés comme « Roms », vivant en habitat précaire. L’article propose une analyse en deux temps. Un premier temps revient sur le choix des services de l’État de confier à des tiers « opérateurs » la mise en oeuvre de « dispositifs d’insertion », en fixant des orientations notamment en matière de mobilisation de bénévoles. Un second temps concerne les modalités pratiques de cette institutionnalisation du bénévolat dans la réponse publique. L’hypothèse développée en filigrane est celle d’une politique migratoire qui se construit en partie sur des stratégies de canalisation, de mise à distance et d’institutionnalisation d’une action bénévole dépolitisée.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".