Expériences d’enquête en terrain “politique” : une approche réflexive au service d’une posture compréhensive de l’action publique jeunesse et sports dans les quartiers QPV
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose un récit d’enquête portant sur un travail de thèse de doctorat étudiant le sport dans les quartiers défavorisés. Réaliser un récit d’enquête est une manière d’engager une démarche critique et réflexive sur les expériences de recherche. Les dessous des expériences d’enquête concernent aussi bien les situations en contact direct avec les acteurs, que les phases de négociation d’accès au terrain, de préparation des rencontres ainsi que d’analyse des données. À travers ce récit d’enquête, est proposée une focale sur les contraintes de terrains “politiques” qui participent de l’autocensure des acteurs municipaux jeunesse et sports en situation d’entretien dans six villes (Île-de-France). Sont répertoriées de nombreux impacts émanant à la fois : des hiérarchies dans un système d’action organisé, des logiques de défense corporatiste, des devoirs de réserve et de discrétion professionnelle dans la fonction publique ou encore, de l’agenda politique et de ses enjeux de mise en œuvre dans une phase de reconfiguration de l’action publique. Les dessous de l’enquête et le cheminement analytique des données seront dévoilés dans le but de contribuer à formaliser les “ficelles du métier” en sciences sociales du sport à la lumière de la singularité du terrain étudié. Les stratégies de contournement des paroles contraintes et censurées apparaissent comme l’émanation conjointe d’anticipation et d’ajustements face aux difficultés inhérentes aux situations d’enquête. Mots clés: Récit d’enquête; terrains politiques; censure; méthodologie; entretiens
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 | 0.034 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.028 | 0.045 |
| Scholarly communication | 0.022 | 0.012 |
| Open science | 0.003 | 0.015 |
| Research integrity | 0.006 | 0.009 |
| 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".