Bibliographic record
Abstract
Cet ouvrage présente les résultats de neuf enquêtes sur le profilage policier menées par des spécialistes qui se sont penchés sur les pratiques de corps policiers au Québec, en France et en Argentine. Il met en lumière les dynamiques de croisement entre différents types de profilages (racial, social, politique et de genre, entre autres) et se démarque en cela de l'habitude d'étudier ce phénomène en fonction d'une seule caractéristique. Tout en exposant les particularités de chaque profilage, il ouvre ainsi la voie aux études intersectionnelles sur le sujet. D'une brûlante actualité, et très pertinent d'un point de vue des sciences sociales, ce recueil intéressera toutes les personnes préoccupées par les inégalités croissantes dans nos sociétés ainsi que par la violence subie par les populations discriminées, stigmatisées et marginalisées ciblées par la police. -- quatrième de couverture
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".