Les tensions entre police et citoyens sont-elles solubles dans la démocratie délibérative ?
Bibliographic record
Abstract
À la fin de l’année 2018 s’est tenue, à Vaulx-en-Velin, une « conférence citoyenne de consensus » consacrée à la question du rapprochement police-population dans les quartiers populaires. L’enjeu de cet événement était d’outiller des citoyens « profanes » et, notamment, des jeunes de cette banlieue populaire de Lyon, ainsi que des gendarmes et policiers, pour qu’ils puissent réfléchir à des recommandations conjointes permettant de dépasser la conflictualité à l’oeuvre. Cet article propose de revenir sur les conditions de création et les effets de cet espace de dialogue, dans lequel les auteures de cet article ont joué le rôle de « tiers garant ». Cette implication a permis de mobiliser différentes sources. La participation observante a été complétée par l’analyse de sources écrites, ainsi que par la réalisation de focus-groupes et d’entretiens auprès d’une partie des participants et des animateurs afin d’appréhender les effets produits. L’intégration de ce dispositif dans une démarche de recherche-action participative inscrite sur le temps long, ainsi que l’établissement d’artefacts d’égalité entre les participants ont contribué à développer la confiance nécessaire au dialogue. Les effets de ce dispositif sont avant tout culturels, conduisant forces de l’ordre et (jeunes) citoyens à entamer un travail de déconstruction de leurs représentations réciproques. Des effets plus structurels sont également perceptibles : sur le territoire, les jeunes qui étaient les cibles des politiques de sécurité sont devenus des acteurs à inclure dans les processus de décision, même si cette reconnaissance n’est pas dénuée d’ambiguïtés.
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 | 0.035 | 0.042 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.022 | 0.046 |
| Scholarly communication | 0.036 | 0.026 |
| Open science | 0.002 | 0.019 |
| Research integrity | 0.007 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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".