L’apprentissage politique en zones d’exclusion, de conflits et d’organisation populaire
Notice bibliographique
Résumé
Cet article évalue différentes approches théoriques de l’apprentissage politique en situations d’exclusion sociale, de conflits et d’organisation populaire, par l’étude d’un groupe de favelas situées en bordure du centre-ville de Florianópolis, dans l’État de Santa Catarina, au Brésil. Une de ces situations d’exclusion est présentée dans la première partie du texte. La deuxième partie décrit l’approche qui étudie l’apprentissage politique parmi les élites. La troisième partie examine quant à elle les approches de la recherche sur la culture politique de la population, tandis que la quatrième partie présente une approche alternative de l’apprentissage politique, dérivée de la théorie de l’action communionnelle de Jürgen Habermas. Cet article soulève donc des questions théoriques qui touchent l’apprentissage politique et cherchent des solutions concrètes aux problèmes liés à l’organisation populaire. L’objectif est de mieux comprendre comment ce processus d’apprentissage a évolué jusqu’à maintenant et ce qui doit être fait pour améliorer et accélérer son développement. Cette analyse pourrait servir d’étude de cas de l’apprentissage politique dans des zones d’exclusion sociale et d’organisation populaire et avoir des implications générales pour le Brésil.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,031 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».