Le « mauvais sujet » de l’aide humanitaire en Haïti : relance de l’imaginaire social
Notice bibliographique
Résumé
Le séisme a fait s’imposer en Haïti l’ordre disciplinaire des organisations non gouvernementales. Tout en apportant de façon plus ou moins satisfaisante du secours aux populations de l’immense zone affectée, l’urgence humanitaire, épurant d’affects l’expression de la souffrance, est parvenue à atteindre la capacité collective d’imaginer de la société haïtienne. Cependant, ce n’est pas tout le monde qui a répondu à l’interpellation « Eh ! toi qu’on est venu aider ». L’objet de cet article est de voir, à travers la parole recueillie lors d’entrevues de terrain à Jacmel, à Léogâne et à Port-au-Prince en 2012 et 2013, comment la figure du « mauvais sujet » qui ne réagit pas à cette interpellation réactive l’imaginaire social. Le « mauvais sujet » n’est pas une catégorie sociologique. C’est plutôt un cliché auquel on associe une certaine connivence ou qu’on pointe du doigt. Colle à cette figure la réputation de « ne pas faire comme il faut », d’être à la limite de l’acceptable. En même temps, elle renvoie à une certaine fierté, une certaine débrouillardise ; on ne se voit pas comme un démuni. Cette fierté du « mauvais sujet » est une expression de la souffrance. Elle ne débouche pas nécessairement sur des protestations collectives, mais secoue l’imaginaire social.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,023 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».