Enquêter sur la « diversité » à Berlin. Le cas de l’inspecteur Bobkowski
Bibliographic record
Abstract
Comment traiter de diversité dans une organisation qui est réputée y être hostile ? Se réglant sur une démarche wébérienne, je présente dans cet article un cas, celui du commissaire Klaus Bobkowski, un enseignant responsable de la section « éducation politique » à l’Académie de police de Berlin et historien amateur. En considérant ce cas, ainsi que d’autres efforts pour composer avec la différence sous la République de Weimar (1918-1933) que j’ai enregistrés durant mon travail de terrain, je tente de faire saillir les motifs qui sous-tendent l’action des commissaires ayant contribué à la reconnaissance et à la promotion de la différence au sein des services policiers en Allemagne depuis les années 1990. En enquêtant sur ces motifs d’action, je suis en mesure de construire un idéaltype d’un « porteur de la diversité », qu’on peut lier, comme je le soutiens, à un programme libéral d’égalité civique.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.000 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".