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Enregistrement W3114697283 · doi:10.20381/ruor-25654

Les chemins du jihad : une sociologie rhizomique de récits de vie

2020· dissertation· fr· W3114697283 sur OpenAlexaboutno aff
Maria Mourani

Notice bibliographique

RevueuO Research (University of Ottawa) · 2020
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMulticulturalism, Politics, Migration, Gender
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyHumanitiesPhilosophyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les chemins du jihad sont multiples et se dessinent largement par-delà le processus linéaire de radicalisation propre à la majorité des études sur le sujet à la recherche de causes. Cette thèse raconte les multiples enchevêtrements, allers-retours et bifurcations de ces voies empruntées par des Canadiens, Français et Belges, dont les lignes de fuite ont abouti ou pas à des devenirs-jihad. L’objectif étant de comprendre comment ces acteurs en arrivent-ils à désirer l'engagement jihadiste ? Comment en sont-ils affectés et donnent-ils sens à tout cela ? Un désir aux multiples (re)territorialisations qui, parfois, peut tourner en abolition mortuaire. L’émergence d’un moment où l’on perçoit les choses autrement lors de cette rencontre, virtuelle ou réelle, humaine ou non-humaine, qui affecte, et donne sens à une ligne de fuite. Par l’approche rhizomique et schizo-analytique de Deleuze et Guattari – une perspective fluide qui revient à penser l'humain non pas comme une entité fixe, mais un devenir – il est décrit les agencements de ces lignes qui traversent le champ social et les acteurs en une chorégraphie de ruptures, de bifurcations, d’enchevêtrements, de sauts, de dé-re-territorialisations, d’arrêts, etc., à partir des 25 récits de vie des participants. La thèse constitue une cartographie des lignes molaires, souples et de fuite ainsi que des intensités (affects) ; des agencements machinés, des machines sociales, abstraites, désirantes, de guerre, faisant apparaître les multiples possibilités d’existence… toute une machine-jihad.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0110,030
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,301
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,147 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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