Collective Discussion: Diagnosing the Present
Notice bibliographique
Résumé
As students and scholars of global politics, we have been witnessing, participating in, and feeling the effects of recent global upheavals. These include specific events, such as the election of Trump and the vote for Brexit, but are better understood through their resulting political effects (e.g., pushing back on migration, hardening national borders, denying climate change, reneging on trade deals, gutting the welfare state, increasing resource extraction, and curtailing rights). Commentators refer to these upheavals in different ways: a rise in populism, reinvigorated nationalism, the new fascism, a polarization of Right and Left, the end of globalization, and posttruth politics. These labels have not only generated a great deal of scholarly debate, they have also helped generate multiple energies, including activism, protest, and politicization. Such developments feel at once totally unprecedented but also eerily familiar. More to the point, they have very different manifestations in different parts of the world; indeed, one of the difficulties of the present moment is the lack of analysis about the global ramifications of these upheavals. We want to intervene in this puzzle by tapping into an underlying anxiety about how we understand what is currently happening in the world. How do we talk about these present formations without lapsing into nostalgia, blind panic, or unhelpful predictions? This is not an exercise in mastery—as if that is even possible—but more a reflection on the difficulties of speaking about this strange contemporary collusion of power, disenfranchisement, and violence. In keeping with the open-ended ethos that characterizes International Political Sociology, we are interested in how to diagnose these forces in ways that do not singularize, homogenize, or reduce them to something that can be solved once and for all.
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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 | 0,059 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,037 | 0,072 |
| Communication savante | 0,033 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».