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Record W4406599055 · doi:10.7202/1117134ar

D’une étiquette à l’autre. Des jeunesses entre pénal et handicap

2025· article· fr· W4406599055 on OpenAlexvenueno aff
Nadia Beddiar, Ilona Cler, Mathias Millet, Guillaume Teillet, Manon Veaudor

Bibliographic record

VenueRevue Jeunes et Société · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article est centré sur l’analyse des processus qui scandent les parcours juvéniles lorsqu’un suivi pénal recoupe une prise en charge du handicap dans le contexte français. Il interroge les conditions sociales et étapes institutionnelles qui font passer les jeunes d’une étiquette à l’autre, et la façon dont elles façonnent la différenciation des expériences enfantines du monde social. Une première différenciation opère depuis les propriétés et les dispositions primaires des jeunes et de leur rencontre avec les institutions éducatives. L’existence des jeunes se singularise ainsi très tôt sous l’effet de la médicalisation et/ou de la judiciarisation des difficultés qu’ils rencontrent sur les scènes scolaires et/ou familiales. Cette différenciation s’actualise dans un second temps au sein même de la justice des mineurs. Le traitement pénal de cette jeunesse, déjà constituée comme spécifique, se distingue en effet des suivis pénaux des autres jeunes par l’usage dérogatoire des cadres judiciaires et des investissements professionnels « inhabituels ». Enfin, le seuil de la majorité constitue un moment charnière où se rejoue une nouvelle séquence de différenciation, les institutions du handicap pour adultes offrant une perspective de sortie des institutions pénales pour mineurs. L’ensemble contribue à la recomposition des positions sociales, les verdicts institutionnels contribuant à (re)produire une condition populaire héritée ou nouvellement acquise.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.689
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.169
GPT teacher head0.477
Teacher spread0.309 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
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".

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Citations0
Published2025
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