Faire face à l’insécurité alimentaire des sans-abri en temps de pandémie. Quel droit à l’alimentation ?
Bibliographic record
Abstract
Le confinement strict décrété le 17 mars 2020 en France pour contenir l’épidémie de COVID-19 a engendré un nouveau problème pour les sans-abri : celui de l’insécurité alimentaire. Pour faire face à cette situation inédite d’urgence alimentaire, une multitude d’actions et de coopérations ont vu le jour. Dans ce contexte, nourrir les sans-abri nécessite une reconfiguration des espaces d’action, parfois préexistants. Prenant appui sur une recherche sociologique collective portant sur les ajustements de l’action publique visant les sans-abri pendant la crise sanitaire, dont l’aide alimentaire fait partie, cet article examine la manière dont l’alimentation des sans-abri est devenue un problème public lors de la crise sanitaire liée à la COVID-19 en France. Nous verrons en effet que les distributions d’aides alimentaires avec des colis, principale réponse à l’urgence alimentaire, rendent visibles des coopérations plurielles situées au croisement du militantisme, du caritatif, du travail social et des autorités publiques locales. Nous mettrons également en lumière le fait que ces distributions alimentaires aux personnes sans-abri là où elles ont été confinées font exister un droit à l’alimentation principalement axé sur la disponibilité et l’accessibilité des denrées alimentaires, délaissant en partie la notion de choix et le respect des goûts, des pratiques et sociabilités pourtant au coeur de l’alimentation, même des plus pauvres.
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 | 0.003 | 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 | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".