Notice bibliographique
Résumé
Combining insights from the history of ideas with contemporary legal analysis, this article both highlights and problematizes what we may call sorting strategies – restrictive closure and selective openness – which rely on “varieties of affluence” (income, wealth, equity, credit, and the like) in shaping possibilities for entry, settlement, and naturalization. By emphasizing the growing significance of income barriers and thresholds on the one hand, and fast-tracked investment-based entryways on the other, this article investigates the role of affluence as both accelerator and barrier to citizenship, contributing to the varied toolbox used by governments to advance goals that may at times appear contradictory; these tools both restrict and relax the requirements of access to membership at the same time. These new developments represent different facets of the same trend. Without explicitly stating as much, programs that turn wealth into a core criterion for admission conceptually reignite an older, exclusive, and exclusionary vision according to which individuals must hold property (in land, resources, or in relation to one’s “dependents,” including women, slaves, and children) in order to qualify as a citizen. While such a trajectory is no stranger to ancient models, it raises profound challenges to modernist accounts of political membership that place equality at their core.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,055 |
| Communication savante | 0,008 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».