Quand les associations expérimentent : les dynamiques relationnelles locales à l’épreuve des appels à projets. Le cas du PIC La Locomotive
Bibliographic record
Abstract
L’article interroge les effets des appels à projets (AAP) sur les associations et sur les dynamiques relationnelles locales dans lesquelles elles s’inscrivent. Il questionne la traduction concrète des injonctions à la mise en réseau et au multipartenariat. Le cas d’une expérimentation conduite dans le cadre du Plan d’investissement dans les compétences 100 % Inclusion et portée par un centre social associatif illustre la complexité et l’ambivalence des effets territoriaux des AAP. À partir de trois années d’observation participante, de données quantitatives sur les personnes accompagnées ainsi que de trente-huit entretiens semi-directifs réalisés avec des membres du consortium, l’article dresse un portrait précis des dynamiques relationnelles suscitées et transformées par la généralisation des AAP dans une commune nouvelle, rurale, du Maine-et-Loire. Alors que les logiques institutionnelles dont résultent les AAP sont déjà richement documentées, l’article appréhende les AAP à partir de ce qu’en vivent et en font les associations. Il expose comment ces projets en consortium peuvent renforcer les réseaux locaux, mais génèrent aussi des effets pernicieux et positionnent les associations en situation de dépendance et/ou de concurrence. À partir du cas étudié, la réflexion met notamment en avant des logiques de raffinage à l’œuvre entre les partenaires, quand concurrence et coopération s’entremêlent.
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 | 0.014 | 0.044 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".