Constructing Local Belonging through Art and Activism in Context of Anti-Migration Politics, Stigmatisation and Gentrification: What Migration Studies can Learn from Belleville and Maddalena
Notice bibliographique
Résumé
Despite a decade of self-criticism, research perspectives on migration studies remain too often centred on national belonging (Glick Schiller & Çağlar 2011). Based on two empirical examples, self-organised fashion and music shows in Paris and Genoa, this article shows how “event lenses” can constructively replace “ethnic lenses” in the analysis of artivistic practices that aim at changing political situations and living conditions. Wearing “event lenses” also helps us to question supposed homogeneities and to investigate common civic or political practices and interests by emphasizing multiple belonging processes in various social situations (Yuval-Davis et al. 2006, 7). I show how the research perspective of migration studies can be guided by the complexity of migrants’ multiple belongings and by situational analysis. The article presents results from my ERC project “ARTIVISM. Art and activism. Creativity and Performance as Subversive Forms of Political Expression in Super-Diverse Cities”, guided by an event-centred approach and multi-sensory audio-visual ethnography. The Parisian district of Belleville and the Maddalena district of Genoa suffer both from negative stigmatisations related to informal economical practices. I show how the super-diverse populations in these marginalised but gentrifying spaces creatively reverse xenophobic stigmata, by valorising their biographies and multiple belongings through fashion shows.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,018 | 0,044 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».