Le défi des gangs de jeunes : enjeux et interventions dans le contexte britannique et canadien
Bibliographic record
Abstract
Au Royaume-Uni, une vive controverse règne quant à l’existence des gangs de rue. Il y a un peu plus de 10 ans, John Pitts (2007, 2008) a publié la première d’une série d’études (Densley, 2013 ; Deuchar 2009 ; Harding, 2014 ; McLean, 2019) qui a suscité un élan d’intérêt pour la nature même de ces groupes au Royaume-Uni (Andell, 2019). Les premiers débats visaient à savoir si les gangs sont une construction sociale fondée sur une représentation médiatique négative des jeunes, en particulier des jeunes Noirs (Hallsworth, 2013 ; Hallsworth et Young, 2008), ou s’ils constituent plutôt une réponse à la pauvreté et aux désavantages structurels qui sévissent dans les quartiers défavorisés (Pitts, 2008, 2012, 2016). L’analyse formulée dans le présent chapitre repose sur le concept de prophétie autoréalisatrice élaboré par Robert K. Merton (1948). On y préconise l’élargissement du cadre d’analyse applicable au phénomène des gangs de jeunes en tant qu’entité évolutive, plus particulièrement l’élargissement des discours entourant la façon dont on conçoit le passage des gangs d’une action expressive à une action instrumentale (Whittaker et coll., 2020). Nous y soutenons que l’évolution du phénomène de gang dans les représentations et les conceptions occidentales contemporaines incarne bien le concept de prophétie autoréalisatrice (Merton, 1948), dans l’acception que lui confèrent les chercheurs, à savoir la façon dont ce qui est fictif devient réalité.
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 | 0.005 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.012 |
| Research integrity | 0.003 | 0.008 |
| 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".