Développement du pouvoir d’agir des personnes et des collectifs
Bibliographic record
Abstract
Les travailleurs sociaux sont au cœur d’une injonction paradoxale : rencontrer de plus en plus de personnes précaires (des publics nouveaux) avec de moins en moins de moyens pour les aider (baisse des budgets sociaux). Pour nombre d’entre eux, il en résulte un profond malaise qui peut aller jusqu’à l’épuisement et une remise en cause des postures et des pratiques professionnelles. L’approche centrée sur le Développement du pouvoir d’agir des personnes et des collectifs (DPA-PC) dont le principe consiste à « passer d’une situation d’impuissance à une situation où les acteurs concernés perçoivent des opportunités concrètes d’agir pour obtenir un changement auquel elles aspirent », développée dans la 1re édition, a permis aux acteurs de terrain de renouer avec les fondements du travail social et retrouver du sens à leur pratique. À l’appui de huit expériences d’accompagnement, cette nouvelle édition montre comment des intervenants sociaux francophones (France, Belgique, Québec) se sont saisis de ce principe pour initier des pratiques différentes. Ils donnent ainsi à voir en quoi cette approche novatrice est venue interroger les fondamentaux du travail social, bousculer les postures professionnelles dans la pratique de l’intervention sociale (prévention, responsabilisation, engagement collectif et individuel, distance et participation…) et modifier les rapports de pouvoir entre intervenants et usagers. Cet ouvrage est destiné aux travailleurs sociaux et médico-sociaux, aux dirigeants et cadres pédagogiques dans les structures sociales et centres de formation, aux étudiants en travail social ainsi qu’à tout professionnel qui œuvre dans le domaine du social. Ont collaboré à cet ouvrage : Brigitte Portal, Bernard Dutrieux, Catherine Étienne, Delphine Ragon, Benoit Macrésy, Fabienne Defert, Karine Liétard, Alain Giroux, Marie-Dominique Foissac et Véronique Foguenne.
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 | 0.004 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".