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Record W4372214385 · doi:10.3917/jim.010.0101

Des organisations translocales de jeunes face aux mobilités empêchées par la crise sanitaire. Retours d’expériences d’un partenariat European Youth Together en 2020 et 2021

2023· article· fr· W4372214385 on OpenAlexaff
Fransez Poisson

Bibliographic record

VenueJournal of International Mobility · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsÉcole Nationale d'Administration Publique
FundersAgence Nationale de la Recherche
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

COME:ON! est un partenariat entre onze organisations gérées par des jeunes, issues de sept villes européennes. Cette initiative a reçu le soutien de l’Agence Exécutive Erasmus+ dans le cadre du programme European Youth Together 2019. Entre janvier 2020 et décembre 2021, un ensemble de mobilités avec les jeunes membres des organisations était prévu, dans la perspective de soutenir leurs engagements dans des projets associatifs locaux, notamment d’occupation de bâtiments vacants. Pour les organisations, le projet était l’occasion de renforcer leurs actions en organisant des rencontres européennes dans leurs lieux d’activités. Comment les dynamiques associatives jeunesses à l’origine d’un programme de mobilités se reconfigurent-elles dans le contexte de crise sanitaire ? Il s’agit ainsi d’expliquer la perspective translocale dans laquelle le partenariat s’inscrit, dans un contexte de soutien intensif à la mobilité de la part des institutions. La question de la reconnaissance de la valeur européenne des activités associatives locales est également étudiée. Ce phénomène semble faciliter la mise en place d’actions européennes localisées entre les organisations, qui peuvent faire émerger certains engagements avec des degrés de synchronisation entre les jeunes des différents pays. La translocalisation de l’occupation des lieux vacants par des organisations de jeunes est finalement analysée pour ouvrir d’autres perspectives de recherches et d’actions.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.196
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.036
GPT teacher head0.332
Teacher spread0.297 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

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Published2023
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