Représenter ‘V.’ : récit de soi, récit de l’autre, récit d’un « nous »
Notice bibliographique
Résumé
Il y a cinq ans, j’ai rencontré des familles roms de Roumanie vivant dans un bidonville de la région lyonnaise. C’était la première fois que je pénétrais dans un tel endroit (mais c’était loin d’être la dernière), et que je me retrouvais face à des personnes qui vivent dans des conditions aussi inhumaines, tout en étant les victimes d’une discrimination dont je n’avais jamais vu l’équivalent. Je suis écrivaine, et chercheuse. Mon réflexe – tout en nouant des liens avec V., une mère de famille nombreuse, et en tentant d’apprendre à la soutenir de la bonne façon (c’est-à-dire de la façon qui lui convienne, à elle, selon ses choix et ses valeurs) – a été de rendre compte non seulement de ce dont j’étais témoin, mais de ma propre position, moi, gadji, privilégiée (qui pouvais perdre ce privilège du jour au lendemain, comme nous tous), mais également immigrée, et appartenant à un groupe (les « Arabes ») dont la position dans la société française actuelle n’est pas non plus anodine. Ce texte raconte donc le parcours de la femme, de l’immigrée, de la citoyenne et de l’autrice que je suis, en réfléchissant également aux problèmes qu’a pu poser au fil du temps et que pose encore le choix d’écrire au sujet de ces personnes auxquelles je suis personnellement liée, attachée, et de les représenter.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».