Les effets des rapports publics sur les réformes pénitentiaires et de justice pénale au Canada et en France. Réception politique des savoirs sur le pénal
Bibliographic record
Abstract
A partir d’une recherche doctorale comparée France-Canada, nous étudions les effets différenciés des rapports publics consacrés à la prison et au pénal et la diversité des usages qui en sont faits par les élites politico-administratives. Les rapports ne rencontrent pas le même écho auprès des acteurs politiques et administratifs des deux pays. Nous mettons en évidence, premièrement, que la capacité des rapports à pénétrer la sphère politique est fonction des propriétés sociales de leurs rédacteurs. En France, où la sécurité publique est un enjeu politique conflictuel de premier plan, les rapports ont servi de cautions techniques à des projets gouvernementaux axés sur la répression et l’expansion du parc pénitentiaire, plutôt qu’à éclairer le débat. Au Canada, dans un contexte de relative stabilité du système politique et de moindre politisation de la sécurité publique, rapports administratifs et parlementaires se sont succédé pour asseoir une tradition de modération pénale. Cet article montre qu’un affrontement modéré entre les camps idéologiques en compétition pour le pouvoir constitue un terreau plus favorable à la stabilisation d’un référentiel d’action publique.
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 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".