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Enregistrement W7160437227 · doi:10.7202/1124907ar

Migrations LGBT+ vers la France : appropriations et négociations des catégories migratoires

2025· article· fr· W7160437227 sur OpenAlexvenueno aff
Cyriac Bouchet-Mayer, Nancy Nzeyimana-Cyizere, Cai Chen

Notice bibliographique

RevueLien social et Politiques · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChina's Global Influence and Migration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMinistry of Foreign AffairsGeolocationFatalismMetropolitan area

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article se distingue par son intérêt pour les effets des catégories migratoires sur les personnes LGBT+, sans se limiter au seul cas de l’asile. Il croise pour ce faire les terrains des trois auteur·trices en France hexagonale portant sur les expériences et trajectoires de vie d’(anciens) étudiants gays chinois, de personnes racisées comme noires et d’hommes originaires d’Afrique de l’Ouest demandant l’asile au motif de l’orientation sexuelle. Tout en rappelant que les personnes LGBT+ en mouvement se répartissent entre différents statuts régulant la présence sur le territoire français et circulent de l’un à l’autre, l’article souligne que certaines catégories sont davantage recherchées et que la distribution est socialement déterminée. Cette inégale répartition entre les catégories migratoires n’est pas tant due à une différence de niveaux d’agentivité que de ressources scolaires, économiques et sociales, qui contribue à définir le champ des catégorisations possibles. Enfin, l’analyse des implications de ces catégorisations sur les conditions de subsistance, les interactions sociales, les expressions identitaires, ou encore les risques psychosociaux invite à penser la construction systémique d’une politique de découragement renforcée à l’égard des personnes socialement moins dotées. En montrant les effets de classement des politiques de régulation des migrations et les traitements différenciés induits par les catégories migratoires, cette contribution permet de questionner les approximations auxquelles sont susceptibles de conduire les catégories d’action publique.

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), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,600
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
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,342 · 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'admission1
Résumé présentoui

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