Narrating Europe: (Re‐)constructed and Contested Visions of the European Project in Citizens' Discourse
Notice bibliographique
Résumé
Changes in public opinion and civil society over the last decade have shown that citizens, particularly in old EU Member States, have developed more complex attitudes towards European integration. While the European project was previously generally described as a teleological depoliticized project, aiming at building peace and comforting growth, different competing visions of the European project are nowadays acknowledged and surface among the public on occasions, like referendums or treaty negotiations. While EU official narratives are documented by studies on the European institutions or the visions of leaders and parties, their empirical analysis at the citizens' level is still fragmented. Using focus group data in four countries (France, Portugal, Italy and Belgium) and three social groups (21 group interviews), we provide a comparative qualitative answer to how citizens envision European integration. Our results show that, first, official narratives do not fail to reach citizens, but they are also loosened, contested, and do not systematically produce a sense of common belonging. Second, they highlight the importance of socio‐economic contexts, as well as national and personal experience in the re‐appropriation of these narratives.
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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 | 0,013 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,021 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».