Chapitre 4. Cadrages et prescriptions : des effets de contrainte sur l’activité… et sur l’activité d’écriture aux magistrats ?
Bibliographic record
Abstract
Les normes qui pèsent sur l’activité de la PJJ peuvent s’expliquer par la coexistence de trois visées : exécuter une activité définie par cette administration d’un ministère régalien ; produire un service pour un magistrat qui ordonne une mesure et ainsi confie un mineur à un établissement ; travailler dans l’intérêt d’un mineur et de sa famille, « usager » pris en charge. L’empilement normatif ne peut prendre effet que si un travail d’organisation permanent s’efforce d’ajuster ces prescriptions et ces contraintes. On étudie ici plusieurs outils normatifs prescriptifs : les notes d’application cherchant à proposer un « prêt à l’emploi », résultant d’un travail d’ajustement des nouvelles lois générales à la situation spécifique des différents services ; le contrôle et la rectification par le développement nouveau d’audits des services ; l’installation et la généralisation d’un instrument informatique de gestion de l’activité et des mesures ; la stabilisation d’un référentiel pour la mise en place de la panoplie des mesures à exercer à l’époque. Tous ces outils ont des effets sur l’activité, et sur ce moment obligé de l’activité, la production de rapports au magistrat, pour chaque mineur suivi. Le chapitre cherche à définir la portée des ces effets.
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 | 0.029 | 0.154 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| 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".