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Enregistrement W7160397933 · doi:10.7202/1124900ar

Textes et marchés cachés du visa Schengen

2025· article· fr· W7160397933 sur OpenAlexvenueno aff
Juliette Dupont

Notice bibliographique

RevueLien social et Politiques · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChina's Global Influence and Migration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrontierChinaUrban environmentLand rights

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article compare les pratiques, discours et expériences des demandeur∙euses de visa court séjour à destination de l’Europe de nationalités chinoise et algérienne. Les ressortissant·es de ces deux pays ont en commun d’être soumis·es à l’obligation d’un visa, délivré par les consulats européens, pour voyager dans l’espace Schengen. Or, près d’une demande sur deux est refusée en Algérie, tandis que les visiteur·euses chinois·es sont ciblé·es par des dispositifs de mobilité privilégiée (peu de refus, procédures accélérées, etc.). Collectées à partir d’une enquête ethnographique multi-située à Beijing et Alger, les expériences dont les demandeur·euses de visa font le récit montrent des pratiques similaires d’appropriation des procédures de visa, que celles-ci soient répressives dans le cas d’Algérie ou incitatives dans le cas de la Chine. L’article permet également d’identifier les dispositions et ressources qui sont accumulées et mobilisées par les demandeur·euses pour mener à bien leurs projets de mobilité, et parfois contourner les obstacles administratifs liés à l’obtention d’un visa. Par exemple, il existe dans les deux contextes des marchés parallèles des visas, industries locales et informelles qui fournissent un ensemble de services de facilitation, parfois dans l’illégalité. Enfin, l’article compare les paroles de ces usager∙ères et les rapports (dé)politisés à la mobilité que les procédures de visa façonnent chez eux et elles. Ancré dans la sociologie des publics, cet article montre ce que les individus font de la discrimination qui les vise, et documente leurs marges de manoeuvre face à des procédures souvent perçues comme arbitraires.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,707
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,364 · 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
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