Les règles discursives de l’exclusion raciale. Portrait d’un racisme limite pendant les épidémies de tuberculose, d’H1N1, d’Ebola et du Zika
Notice bibliographique
Résumé
Des études sur l’altérisation en période d’épidémie montrent une instrumentalisation récurrente d’éclosions de maladies pour reproduire des exclusions raciales. Inspiré par les études du nouveau racisme et appuyé sur l’outil conceptuel du « racisme limite », cet article s’attarde à la normativité argumentative de cette exclusion raciale, en analysant les logiques argumentatives de discours différentialistes et en interrogeant les discours qui sont formulés de façon « acceptable » en tant qu’outils (potentiels) d’exclusion raciale. Nous avons analysé des discours pancanadiens mis en circulation dans des articles de médias (n = 2437), des publications d’autorités sanitaires (n = 533) et des commentaires publiés par des internautes (n = 3441) lors d’éclosions internationales de tuberculose, d’H1N1, d’Ebola et du Zika. Par une analyse rhétorique des cadres, nos résultats montrent que l’exclusion raciale s’opère par trois axes de catégorisation (le risque sanitaire posé par l’appartenance nationale, les attributs et le rapport épistémique), les deux premiers étant objets de critiques et de désapprobation sociale, et le dernier servant d’argument principal pour justifier une exclusion raciale. Nous problématisons cet usage discursif comme l’articulation d’un racisme limite commode dans une atmosphère rhétorique de « crainte de post-vérité ».
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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 | 0,010 | 0,021 |
| 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 | 0,022 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».