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Record W4394590680

Loger d'abord les sans-abri : Ethnographie de l'implantation d'un modèle de réponse au sans-abrisme en France

2023· dissertation· fr· W4394590680 on OpenAlexaboutno aff
Lola Vives

Bibliographic record

VenueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2023
Typedissertation
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHomelessness and Social Issues
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEthnographySociologyHousing FirstGender studiesPsychologyAnthropologyPsychotherapistMental health
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le programme Un chez-soi d’abord, dispositif de Logement d’abord/Housing First, est mis en œuvre depuis 2012 en France. Préalablement implanté sous la forme d’expérimentations randomisées aléatoires aux États-Unis à partir des années 1990, au Canada (2008-2012) et en France (2012-2016), il a été développé au cours de cette dernière décennie sur la majorité des territoires urbains français.Par ce programme, les personnes sans abri accèdent rapidement à un logement individuel et sont accompagnées par une équipe pluri-professionnelle pour s’y maintenir et « aller mieux », selon leurs choix personnels. Le dispositif Un chez-soi d’abord cible spécifiquement des personnes sans abri de longue durée, diagnostiquées avec des troubles psychiatriques sévères et promeut un travail d’accompagnement médico-social dit « orienté rétablissement ».Cette recherche entamée en 2016 propose une sociologie de l’action sociale visant à comprendre l’émergence et l’implantation du Housing First comme un modèle à suivre dans les politiques publiques du sans-abrisme. À partir d’une démarche ethnographique de l’action publique, l’ensemble des matériaux repose sur une immersion de longue durée au sein de l’équipe Un chez-soi d’abord de Marseille ; de la participation à des groupes de travail en Rhône-Alpes avec des acteurices qui s’organisent pour développer le Housing First sur le territoire ; et d’une enquête documentaire retraçant la genèse états-unienne et française.Trois parties constituent le développement du propos. Dans la première, j’analyse le dispositif rhétorique du Housing First qui vise à convaincre des bienfaits aussi bien financiers que sociaux de ce programme, décliné comme une politique fondée sur les preuves (evidence based policy). La seconde investigue l’institutionnalisation en France du Housing First en s’intéressant à trois outils de l’action publique: le cahier des charges, les groupements de coopération sociale et médico-sociale et les commissions d’orientation. La troisième se focalise sur l’activité des professionnel·les auprès des personnes accompagnées et met en évidence les éthiques de l’attention, de la discussion et de la disponibilité déployées, ainsi que les soucis liés au logement. Ces parties permettent de souligner trois caractéristiques qui constituent le Housing First au cours de son institutionnalisation en France : c’est à la fois un modèle de preuves, un modèle organisationnel et une éthique du care.

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)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.229
Threshold uncertainty score0.456

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0090.012
Scholarly communication0.0060.004
Open science0.0020.004
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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 head0.032
GPT teacher head0.323
Teacher spread0.291 · 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 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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