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Record W4386850840 · doi:10.3917/vst.159.0106

Du groupe à la personne, faire échec à l’individu !

2023· article· fr· W4386850840 on OpenAlexaff
Baptiste Fiche, Yoan Cuillerier

Bibliographic record

VenueVST - Vie sociale et traitements · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsCanadian Association of Learned Journals
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

On nous a annoncé la fin des établissements avec l’injonction à la désinstitutionnalisation, censée ouvrir les portes de l’autodétermination aux individus accompagnés. Mais ce travail d’émancipation a déjà commencé au sein des établissements, l’objet de l’accompagnement s’étant déplacé du groupe à la personne. Cet article vise à rendre compte de cette évolution, au travers de réflexions menées en équipe et via des vignettes issues du quotidien. Cette mise au travail de ce qui fait repère dans l’accompagnement n’est possible que si l’institution elle-même l’organise, en garantissant des espaces pour le faire, des moyens dédiés pour personnaliser (et non individualiser) la réponse aux attentes et aux besoins exprimés. Paradoxalement, le travail engagé par les équipes médico-sociales sur l’auto-détermination amène une partie des personnes accompagnées à demander certes plus d’inclusion, mais également des espaces de vie collectifs dans des groupes choisis et non plus subis. Vivre un lien social adapté et protecteur permet ainsi d’expérimenter le lien social « ordinaire », de s’y inscrire, tout en ayant la garantie de pouvoir retrouver le collectif. Dans cette perspective, la question n’est plus de savoir « comment ne pas subir le collectif », et donc chercher à l’éliminer, mais plutôt de « comment s’en servir » pour mieux le transformer et en faire un élément de la dynamique institutionnelle. Dans la première partie de cet article, des modalités institutionnelles favorisant cette dynamique ont été présentées au travers du témoignage d’une professionnelle. Ici, un autre témoignage montre comment le parcours d’un professionnel peut être source d’une dynamique, à condition que l’institution favorise son expression et sa prise en compte.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.018
Threshold uncertainty score0.045

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0160.034
Scholarly communication0.0080.009
Open science0.0010.010
Research integrity0.0040.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.003

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 head0.048
GPT teacher head0.332
Teacher spread0.284 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
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

Citations0
Published2023
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