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Enregistrement W7106608896 · doi:10.7202/1121552ar

Eric Wolf, le capitalisme tardif et la « question migratoire » en Chine et en France

2025· article· fr· W7106608896 sur OpenAlexaffvenue

Notice bibliographique

RevueAnthropologie et Sociétés · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChina's Global Influence and Migration
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGensPopulationRelation (database)Gender relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article examine comment les idées méthodologiques et conceptuelles développées par Eric Wolf dans ses travaux ont permis aux chercheurs d’aborder la complexité des pratiques et des processus migratoires contemporains. Il s’intéresse plus particulièrement à la façon dont sa conception de l’interconnexion entre les lieux, les processus et les gens, sous l’effet des forces du changement mondial, permet d’encadrer la problématisation de la relation entre les changements dans les régimes d’accumulation, les déplacements de population et la transformation des gens en prolétariat mobile. L’insistance de Wolf sur l’histoire de même que sur ce que l’on pourrait appeler les temporalités de la transformation capitaliste et ses manifestations dans l’espace est une indication de la manière dont les relations sociales sont imbriquées, combinées, perturbées, brisées et recombinées à travers l’espace, dans le cadre de conditions matérielles et de formations de pouvoir spécifiques. En se concentrant sur les forces de changement qui ont provoqué les migrations transrégionales en Chine et les migrations transnationales vers la France, cet article examine comment l’économie politique planétaire de Wolf aborde ce que j’ai appelé la « question migratoire ». Il s’agit d’un paradigme analytique qui met l’accent sur la relation entre la déterritorialisation des populations, la marchandisation du travail, la formation de classes et les modes d’exploitation au sein de la dynamique changeante de l’accumulation à l’ère du capitalisme tardif.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,727
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,527
Écart entre enseignants0,482 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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'admission2
Résumé présentoui

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