Bibliographic record
Abstract
La catégorie de gang de rue construit depuis les trente dernières années au Québec l’image d’une jeunesse présentée comme nouvelle classe dangereuse, issue des classes populaires et des minorités racisées. Émergeant d’abord au sein du champ médiatique à la fin des années 1980, la catégorie a été l’objet d’une importante production criminologique dans la seconde moitié des années 1990, légitimant une réorientation des politiques publiques montréalaises du traitement pénal de la jeunesse. Inspirés par une perspective généalogique, nous décrirons d’abord l’émergence d’une préoccupation médiatique pour les gangs de rue, révélant la manière dont, sur fond de racisme anti-Noir, un consensus a progressivement émergé autour de la nécessité d’agir sur un phénomène dont l’existence même était pourtant initialement contestée. Nous reviendrons ensuite sur l’investissement expertal de la catégorie, mettant en évidence la manière dont son efficacité symbolique a stimulé la production d’un ensemble de travaux criminologiques qui ont contribué à en étendre l’usage sans pour autant lever son flou constitutif. Nous montrerons enfin comment, légitimant la diffusion d’une logique mondialisée de gestion des risques, la catégorie s’est imposée jusqu’au cœur des jeux relationnels qui structurent les pratiques quotidiennes de suivi des jeunes délinquants montréalais.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 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".