MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409219347 · doi:10.4000/13lnp

La France est-elle devenue inhospitalière ?

2025· article· fr· W4409219347 sur OpenAlexaff
Flore Talamon

Notice bibliographique

RevueMondes & Migrations · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensWorld Federation of Science Journalists
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les débats récents ont donné une grande visibilité aux discours politiques présentant l’immigration comme une menace et l’étranger comme un danger pour la société française : la France serait-elle devenue une terre inhospitalière ? Pourtant, sur les territoires, citoyens, associations, collectifs militants et élus sont nombreux à agir pour l’accueil des exilés. En prise avec la réalité humaine des migrations, ils contribuent à faire bouger les lignes du droit pour une reconnaissance plus large du principe de fraternité. La rencontre organisée dans le cadre des Mercredis de la Porte Dorée le 23 octobre 2024, et animée par Nora Hamadi, met en lumière cette France accueillante. Avec Fabienne Brugère, philosophe, professeure à l’université Paris 8 Vincennes-Saint-Denis, Damien Carême, député européen, co-président de l’Association nationale des villes et territoires accueillants (Anvita), et Cédric Herrou, agriculteur dans la vallée de la Roya (Alpes Maritimes) et militant pour l’aide et la défense des migrants, aujourd’hui au sein de la communauté Emmaüs La Roya.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0110,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,006

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,388 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMondes & MigrationsMême sujetHealthcare Systems and PracticesTravaux en français237 207