Death and disappearance at border crossings: factualization devices and truth(s) accounts
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we analyze three forensic and counter-forensic devices that go beyond the strictly medico-legal realm to show which concrete practices and truth-spots contribute to (re)constructing a public account of migrant deaths and disappearances along border zones. Drawing on written documents and semi-structured interviews, we examine operations led by the International Committee of the Red Cross (ICRC) in Europe and Africa, the work of the Pima County Office of the Medical Examiner (PCOME) together with the NGO Colibrí Center for Human Rights in Arizona, and Forensic Oceanography's (FO) open-source investigations of shipwrecks of migrants in the Central Mediterranean Sea and the structural violence embedded in militarized border regimes. We argue that these practices constitute factualization devices, namely practices that transform lived experience of death and disappearance into an objectified reality that can be visibilized and mobilized in the public sphere as part of a counter-narrative. We demonstrate how these factualization practices are imbricated in valuation practices, i.e. practices that ascribe not only an epistemological but also an ethical, aesthetic and political value to the work of objectification, which inform the production of truth 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 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,046 |
| Communication savante | 0,013 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».