Discours austéritaires. Histoire, diffusion et enjeux démocratiques
Notice bibliographique
Résumé
Après la crise de 2007-2008, les politiques d’austérité s’accentuent en Europe et à travers le monde, en dépit de leurs conséquences négatives sur les populations et des nombreux mouvements sociaux qui les contestent dès 2010.Ce dossier s’intéresse aux discours austéritaires tels qu’ils sont produits, diffusés, reconfigurés par des institutions comme l’Union européenne, la Banque centrale européenne, le Fonds monétaire international ou par des dirigeants politiques et des médias. Élaborés au cours de plusieurs décennies, ces discours n’y sont pas considérés comme un simple accompagnement des politiques d’austérité, mais comme l’une de ses composantes principales. Ils sont un discours normatif, et souvent moral, qui contribue à l’hégémonie contemporaine du néolibéralisme. Pluridisciplinaire, le dossier associe sciences politiques, sciences sociales, sciences économiques et sciences du langage. Il est rédigé par neuf chercheuses et chercheurs de Belgique (A. Borriello, C. Gobin), du Canada (M. Dufour, A. Laurin-Lamothe, R. Peñafiel) et de France (T. Guilbert, F. Lebaron, S. Longuet, J. Marques Pereira).Ensemble, les auteures et auteurs jettent un regard inédit sur des discours qui, omniprésents dans notre vie quotidienne, reconfigurent nos perceptions politiques.Deux varia complètent le numéro (M. Debono, S. Määttä & M. Wiklund).
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».