Notice bibliographique
Résumé
Even though it is now established within the field of border studies that bordering experiences vary depending on who you are, a less investigated problem has to do with how differentially border-ed/ing realities and knowledges relate, emerge, and matter. Therefore, this paper unpacks, in dialog with feminist sciences studies, what Sarah Green calls “borderness dynamics” as a cosmos-politics, a complicating ecology of situated knowledges on and of border(ing)s. The argument builds on an ethnographic investigation of the processes through which initially "borderless"” White European volunteers from pro-refugee initiatives in Paris come to sense and know borders in the city as they encounter other border-ed/ing versions of Paris through their practices. The paper demonstrates how these shifts in volunteers’ border sensibilities and knowledges matter ethically and ontologically. The shifts in their (not)knowing/sensing, animated by processes of complication, multiplication, and texturization, contribute to re-shaping what comes to matter as border, as well as to de-re-territorializing the city and its inhabitants as a borderland and as borderlanders. Attending to borderness dynamics enables one to map encounter-induced positionality changes that contribute to “rescaping” at once borders, borderlands, and borderlanders.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,036 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».