Discours de revendication de femmes activistes dans les médias : (auto-)assignations raciales, (contre-)interpellations et positionnement de l’enseignante-chercheure interpellée
Notice bibliographique
Résumé
Afin d’établir l’enchainement des interpellations et assignations raciales produit avant, pendant et après la médiatisation de revendications anti-racistes, cet article fait l’analyse critique de deux paroles de femmes activistes françaises d’ascendance sub-saharienne (malienne-sénégalaise) et algérienne et des articles en ligne qui les ont diffusées. L’étude des déclarations de ces activistes et des backlashes des instances institutionnelles (médias et représentants politiques), tels qu’entextualisés et hypertextualisés dans les articles étudiés, puis de commentaires individuels (commentateurs, lecteurs, etc.), met en lumière la polarisation entre ces revendications et les réactions qu’elles suscitent. Pour finir, j’interroge ma position d’enseignante-chercheure qui, adoptant une lecture raciolinguistique (Rosa et Flores 2017) des médias dans un contexte sociétal agité, se trouve elle-même doublement interpellée et prend alors part à un nouvel ordre (pédagogique) d’interpellation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,017 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».