Les concepts de circulation, de nomadisme et de mobilité dans l’analyse des déplacements humains
Notice bibliographique
Résumé
le Fonds du livre du Canada et la Socit de dveloppement des entreprises culturelles du Qubec (SODEC). $% & ( ) * + PostfaceLes concepts de circulation, de nomadisme et de mobilit dans l'analyse des dplacements humains Sandro Cattacin et Fiorenza Gamba Quand Jean Rouch, dans Moi, un Noir (1958), dcrit son personnage principal, un jeune la recherche d'un emploi Abidjan (Treichville), le monde de la mobilit s'ouvre nos yeux : le jeune est nigrien, vit en Cte d'Ivoire, a t soldat en Indochine et est sans doute dot des ressources caractrisant les sans-parcours, mais il a aussi de nombreux rves dont la ralisation est largement lie une future mobilit 1 .Soixante ans plus tard, on pourrait raconter la vie d'Ahn, une jeune Tessinoise d'origine vietnamienne tablie Singapour, de la mme manire : des ressources et des rves troitement lis la mobilit (Pellegrini, 2016).Les similitudes sont frappantes ainsi que la manire de les analyser.Nous tentons ici de comparer ces manires d'analyser la mobilit humaine en nous concentrant sur des concepts penss dans des contextes territoriaux di,rents, savoir le sud du monde, en particulier l'Afrique, et le nord du monde, en particulier l'Europe.Cette histoire des concepts permettant d'analyser les mobilits humaines peut surprendre quand on prend conscience que, au Sud, et en particulier en Afrique, les chercheurs en sciences sociales (Perpillou, 1948 ;Monod, 1989Monod, [1937]]) utilisaient les concepts de circulation et de nomadisme ds les annes-1940 pour dcrire ce qu'au Nord on analysait, dans la mme priode, partir des concepts d'migration et d'immigration 1. Voir aussi, cet gard, l'analyse des migrations saisonnires vers Konni faite par Hamani Oumarou dans ce livre.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».