Bibliographic record
Abstract
Historiquement ancré dans les valeurs humanistes et universalistes, l’idéal du travail social est un antiracisme idéologique, qui a absorbé l’antiracisme d’après-guerre fondé sur le refus de la notion biologique de race et la reconnaissance de la diversité culturelle. On peut en distinguer trois aspects essentiels qui ne sont pas toujours corrélés : les discours théoriques, les représentations et les pratiques. Un travailleur social, dont le système de valeurs est antiraciste, peut véhiculer inconsciemment des stéréotypes racistes. Le racisme ordinaire consiste en la projection imaginaire d’une race ou d’une culture sur des individus appartenant à un groupe minoritaire. Il s’articule étroitement au culturalisme qui conçoit la culture comme une réalité essentialisée et lui accorde une place démesurée au détriment des facteurs socio-économiques et historiques. Cette interprétation dominante est compatible avec le « néo-racisme » qui défend une politique ségrégative au nom de la reconnaissance des différences culturelles. Répondant à la demande de traitement préférentiel, l’appareil d’État institue des discriminations racistes dans l’action sociale. Ce faisant, il fait régresser la logique d’assistance à celle de l’action humanitaire et tend à criminaliser des personnes déjà fragilisées dans leurs conditions d’existence.
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 | 0.011 | 0.032 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".