Bibliographic record
Abstract
Le diagnostic d’une crise de légitimité de la police a été posé à la fin du siècle dernier, d’abord empiriquement à travers le développement de phénomènes émeutiers, puis par une importante production de rapports publics en France et dans le monde. Face à cette mise en accusation du travail policier, des réponses institutionnelles ont été imaginées pour essayer de démocratiser les politiques policières. Néanmoins, le modèle de police professionnelle, fortement ancré dans le contexte français, semble faire figure d’obstacle insurmontable à une telle transformation. Comment, dès lors, intéresser la police française à sa relation avec la population ? Dans cet article, nous revenons sur une expérience de recherche récemment conduite en France en coopération avec le ministère de l’Intérieur, dont l’objectif était d’habituer les services de police à soumettre leurs politiques de sécurité à l’examen de la population habitant dans leur secteur. À côté de développements consacrés à l’ingénierie de projet que nous avons adoptée, nous insistons sur la fenêtre d’opportunité offerte selon nous par la transformation du champ scientifique spécialisé dans l’étude des institutions pénales et, en particulier, le développement du courant de la Procedural justice. En rompant avec les approches plus substantielles de la légitimité policière, l’approche procédurale semble permettre de lutter à bas bruit contre l’isolement social du policier, lequel constitue sans doute un des noeuds majeurs à défaire pour ouvrir la voie à une démocratisation des politiques policières.
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 | 0.010 | 0.044 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".